CN108985597B - 一种动态物流调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种动态物流调度方法。本发明的目的在于实时响应动态物流请求，将实时的动态物流请求更新到已有的物流配送路径中，重新形成最优的车辆配送路径，使得预先设定的目标最优化。该调度方法可以快速响应新增订单动态请求和撤销订单请求，为了响应新增订单请求，本发明引入了一种实时***算法进行新增订单***计算；为了响应撤销订单请求，本发明对撤销订单请求在不同情况下的处理方案进行了优化。本发明为了高效快速的响应动态物流请求，引入了新增订单与配送路线的拟合度，拟合度越大，新增订单请求被添加到该配送路线的可行性越高，引入拟合度后，能大大减少新增订单选择配送路线的计算代价。

Description

一种动态物流调度方法
技术领域
本发明属于物流调度领域，具体涉及动态物流请求调度方法和一种实时***方法实现。
背景技术
在经济发展的大力推动下，现在物流成为企业管理的重要组成部分，不仅因为物流在企业总成本中占有较高的比例，更是因为物流活动对企业服务水平的影响，优秀的物流服务直接影响到客户对企业的忠诚度，因此，降低物流消耗成本，提高物流运行效率已经成为公认的能有效提高企业竞争力的重要途径之一。在以往的物流配送活动中，企业都是将批量订单进行静态分配配送，而随着我国通信网络，智能手机通讯手段的快速普及加上电商购物的便捷特点，人民群众随时随地发出物流请求已经成为一种常态。面对这种实时动态的物流请求，需要企业物流配送服务具有快速响应的能力，尽快处理动态物流请求。这种快速响应能力已经成为企业的核心竞争力之一。
在物流配送途中，对于重量，体积较大的货物来说，如果进行卸货时，货物恰好处于车厢最外层，则无需进行额外的挪货代价，减少了物流配送中的装卸时间，极大的提高了物流配送体验。而目前国内外对于动态物流请求调度中考虑到这种订单中的货物的先进后出限制条件的研究极少，也存在动态调度求解时间过长等诸多不足。
发明内容
为了更加高效的响应动态物流请求并保证订单货物遵循先进后出限制条件，本发明提出了一种动态物流调度方法。
本发明的目的至少通过如下技术方案之一实现。
一种动态物流调度方法，其特征在于实时响应动态物流请求，将实时的动态物流请求更新到已有的物流配送路径中，重新形成最优的车辆配送路径，使得更新后新的路径代价与原有路径代价的差值最小。
进一步地，实时动态物流请求包括新增订单请求和撤销订单请求。
进一步地，每种动态请求对应的订单都包括货物的体积、重量和货物种类；每种动态请求都包含一个取货请求和一个送货请求；取货请求对于一个取货地址，送货请求对应一个送货地址，取货地址和送货地址属于不同地址。
进一步地，对于动态请求的取货请求和送货请求，取货动作一定要在送货动作之前发生。
进一步地，对于新增订单请求的处理,引入实时***算法将订单***到已有配送路径中，实时***算法包括如下步骤：
(1)将新增订单请求按照取货请求和送货请求分别生成取货任务和送货任务；
(2)对于(1)中新生成的两个任务，引入拟合度用来计算两个任务的地址之间的连线与现有配送路线的拟合程度；
(3)依次选择与新增订单拟合度最高的配送路线，引入贪婪***算法将步骤(1)中的两个任务***到配送计划路线中，直到找到一条新增代价最小的路线；
(4)更新配送路线。
进一步地，所述贪婪***算法包括：
1)用R代表车辆计划行驶路线，有向线段PD是由新增订单需求X的取货任务点和送货任务点所确定的直线线段；离点P和D最近的点为P'和D'，比较将P***到P'前后的行驶距离变化，若***到P'前的总行驶距离小于***P'点之后的总行驶距离，则将P***到P'之前，并检查***P点后车辆的载重与体积以及车上个订单的先进后出限制条件是否得到满足，如果不能得到满足，则将P点继续往路径R中迁移***，直到找到所有上述条件得到满足的物流配送顺序，即可将P***到该顺序点；反之则将P***到P'之后，并如上所述依次向后寻找满足车辆载重，体积以及先进后出限制条件的物流配送顺序，直到找到某个顺序，可以满足上述所有限制条件，则P点贪婪***完成；
2)比较将D***到D'前后的行驶距离变化，若***到D'前的总行驶距离小于***D'点之后的总行驶距离，则将D***到D'之前，并检查***D点之后车上各订单的先进后出限制条件是否得到满足和P点是否在D点之前，如果不能满足各订单的先进后出条件但满足P点在D点之前，则可以将D点继续往前***到路径中；如果不满足P点在D点之前，则必须将D点往后***到路径中，直到既满足各订单先进后出限制条件也满足P点在D点之前；反之将D点***D'之后，检查上述两个限制条件是否得到满足，如若都满足，则D点的贪婪***过程结束，否则将D'继续往后***到路径中，直到满足上述两个限制条件。
进一步地，对于撤销原有订单请求的动态物流请求，直接将订单从其所属的配送路线中删除，然后引入禁忌搜索算法对删除订单后的配送路线进行重优化计算。
进一步地，禁忌搜索算法的执行过程如下：
1)对于路径R，计算路径行驶距离代价值f(R)；
2)初始化路径时间距离矩阵M,禁忌表T,历史最佳路径代价best_f；
3)判断是否满足终止条件不满足继续执行，满足则停止；
4)构造R的邻域，用N(S)表示；
5)计算领域N(S)中所有路径的代价值；
6)找到具有最小路径代价值的最佳禁忌或者非禁忌移动；
7)如果满足愿望条件则执行最佳禁忌移动，否则执行最佳非禁忌移动；
8)更新当前路径，路径代价值f，历史最优路径代价best_f，禁忌表；
9)执行步骤(3)。
进一步地，更新后的配送计划路线必须满足货物先进后出的限制条件，货物的先进后出限制条件是指，在服务订单的送货请求时，订单的货物必须在车辆的车厢最外层。
进一步地，更新后的配送计划必须保证车辆的载重以及体积限制得到保证。
与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：本发明对于新增订单请求，通过一种实时***算法将新增订单添加到已有配送路径中；对于撤销订单请求，采用直接从配送路线中删除订单对应的两个任务节点的方法，再利用禁忌搜索算法对删除订单对应的两个任务节点后的配送路线进行重优化；为了高效快速的响应动态物流请求，对于实时***算法，引入了新增订单与配送路线的拟合度，拟合度用来估计新增订单请求被添加到某条路线的概率。拟合度越大，新增订单请求被添加到该配送路线的可行性越高，引入拟合度后，能大大减少新增订单选择配送路线的计算代价。
附图说明
图1动态物流调度流程图。
图2为新增订单请求与车辆配送路线关系图。
图3为车辆配送路线是否符合先进后出限制条件示意图。
具体实施方式
为了是本发明的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，进行进一步的详细说明，但本发明的实施和保护不限于此。
1.动态物流请求处理
图1是动态物流调度流程图，其中对于新增订单请求和撤销订单请求详细处理方法如下：
1.1新增订单请求处理方法
企业进行物流配送服务途中，调度中心接收到新增订单请求，此时企业有两种选择。第一种选择是接受订单；第二种是选择拒绝订单。本发明主要考虑第一种情况下的调度方法，此时企业物流调度中心拥有两种选择，第一种选择是选择一辆没有任何配送任务的车辆去服务新增订单；第二种选择是考虑将新增订单添加到现有的配送计划中，以节约成本，如果第二种选择无法满足需求，则考虑第一种选择。
附图1描述了新增订单请求与现有某条配送计划路线的关系，有向线段PD是由新增订单需求X的取货任务点和送货任务点所确定的直线线段，有向曲线R代表车辆计划行驶路线，曲线R中的中间节点代表车辆途经点。为计算线段PD与曲线R的拟合度，步骤如下：1)从曲线R的各个途径点集合中分别找出同点P和D最近的点P'和D',定义P'D'确定的直线为R'；假设P'和D'重合，则选择P和D中任意一个点，重新选择一个与其次最近点作为新的最近点，例如选择P的次最近点作为P'；2)定义PD同R'的夹角为α,α∈[0，π],，则计算新增订单需求X同车辆计划行驶路线的拟合度为：
Figure BDA0001717192260000041
其中|P'-P|,|D'-D|为两点之间的距离，C>0为常量，通常取C为所在地图区域空间的半径。显然线段PD与P'D'之间的“平均距离”越大，夹角α越小，则Fx越大。当Fx逼近1时，代表新增订单与车辆计划行驶路线拟合度越高，反之越小。附图1中只描述了新增订单请求与某一条路线的拟合度计算，对于企业的同城其他配送路线与此新增订单请求的拟合度计算，方法与计算公式同上。
在得到新增订单与所有正在配送路线的拟合度后，按照拟合度从高到低，将新增订单生成的两个任务利用贪婪***算法将其***到配送路线中。贪婪***算法的实施过程如下：
3)如附图2所示，比较将P***到P'前后的行驶距离变化，若***到P'前的总行驶距离小于***P'点之后的总行驶距离，则将P***到P'之前，并检查***P点后车辆的载重与体积以及车上各订单的先进后出限制条件是否得到满足，如果不能得到满足，则将P点继续往路径R中迁移***，直到找到所有上述条件得到满足的物流配送顺序，即可将P***到该顺序点。反之则将P***到P'之后，并如上所述依次向后寻找满足车辆载重，体积以及先进后出限制条件的物流配送顺序，直到找到某个顺序，可以满足上述所有限制条件，则P点贪婪***完成。
4)如附图2所示，比较将D***到D'前后的行驶距离变化，若***到D'前的总行驶距离小于***D'点之后的总行驶距离，则将D***到D'之前，并检查***D点之后车上各订单的先进后出限制条件是否得到满足和P点是否在D点之前，如果不能满足各订单的先进后出条件但满足P点在D点之前，则可以将D点继续往前***到路径中；如果不满足P点在D点之前，则必须将D点往后***到路径中，直到既满足各订单先进后出限制条件也满足P点在D点之前。反之将D点***D'之后，检查上述两个限制条件是否得到满足，如若都满足，则D点的贪婪***过程结束，否则将D'继续往后***到路径中，直到满足上述两个限制条件。
在执行贪婪***算法过程中，需要满足配送路线满足货物的点进后出限制条件，图3展示了满足先进后出限制条件与不满足先进后出限制条件下的某条配送路线，图3左边描述了满足先进后出限制条件，可以发现，在这种配送顺序下，在任意订单的任务点都不会产生先搬运部分货物下车才能正确的卸载本任务点的货物，图3右边则不满足此种限制，可以发现若要对订单1的送货任务进行服务时，需要先将任务2的货物先搬运下车，才能完成订单1的货物卸载，之后还需将任务2的货物再搬运上车，由此带来了额外搬运代价。因此满足货物的先进后出限制能极大的减少额外的搬运代价，提高物流服务体验。
如果上述算法无法满足新增订单请求的处理，则调度中心派遣新车去服务此动态请求。
1.2撤销订单处理方法
当调度中心接到撤销订单请求时，此时有两种情况，一种情况是该订单的取货任务已经完成，第二种情况是该订单的取货任务还未完成。
对于第一种情况，该订单无法被取消，但是可以将其转换成新增一个订单请求，该新增订单请求的取货任务是原撤销订单的送货任务，送货任务是原撤销订单的取货任务。配送任务会继续进行配送，但是新增的订单请求参考上述1.1中新增订单请求方法，需要说明的时该新增订单请求的服务车辆不一定是原撤销订单请求的服务车辆，具体由哪辆车进行配送，是由1.1中的算法决定。
而对于第二种情况，将该订单所属的两个取送货任务从配送路径中进行删除后，需要对删除订单后的配送路径进行重新优化。采用禁忌搜索算法对路径进行优化,本发明中禁忌搜索算法的执行过程如下：
1)对于路径R，计算路径代价值f(R)；
2)初始化路径时间距离矩阵M,禁忌表T,历史最佳路径代价best_f；
3)判断禁忌搜索算法迭代次数是否大于等于设定最大迭代次数，不满足则继续执行，满足则算法停止执行；
4)构造R的邻域，用N(S)表示；
5)计算领域N(S)中所有路径的代价值；
6)找到具有最小路径代价值的最佳禁忌或者非禁忌移动；
7)如果满足愿望条件则执行最佳禁忌移动，否则执行最佳非禁忌移动；
8)更新当前路径，路径代价值f，历史最优路径代价best_f，禁忌表；
9)执行步骤(3)；
其中f(R)是路径行驶距离代价，禁忌表T深度为5，愿望条件是指领域N(S)中最优解都差于禁忌表中的最优的解，若满足此条件，则执行禁忌移动，否则执行非禁忌移动，R的领域构造算法步骤如下：
1)随机从路径R中选出一个订单的取货任务和对应的送货任务，然后将其重新***到路径R中，***后的新路径需要满足车辆的载重和体积与各订单的先进后出限制条件得到满足。
2)如果新生成的路径不在领域中，则将其添加到领域中，重复步骤1)10次。

Claims (7)

1.一种动态物流调度方法，其特征在于实时响应动态物流请求，将实时的动态物流请求更新到已有的物流配送路径中，重新形成最优的车辆配送路径，使得更新后新的路径代价与原有路径代价的差值最小；实时动态物流请求包括新增订单请求和撤销订单请求，路径代价是车辆行驶距离；
对于新增订单请求的处理,引入实时***算法将订单***到已有配送路径中，实时***算法包括如下步骤：
(1)将新增订单请求按照取货请求和送货请求分别生成取货任务和送货任务；
(2)对于(1)中新生成的两个任务，引入拟合度用来计算两个任务的地址之间的连线与现有配送路线的拟合程度；
(3)依次选择与新增订单拟合度最高的配送路线，引入贪婪***算法将步骤(1)中的两个任务***到配送计划路线中，直到找到一条新增代价最小的路线；
(4)更新配送路线；
所述贪婪***算法包括：
1)用R代表车辆计划行驶路线，有向线段PD是由新增订单需求X的取货任务点和送货任务点所确定的直线线段；离点P和D最近的点为P'和D'，比较将P***到P'前后的行驶距离变化，若***到P'前的总行驶距离小于***P'点之后的总行驶距离，则将P***到P'之前，并检查***P点后车辆的载重与体积以及车上个订单的先进后出限制条件是否得到满足，如果不能得到满足，则将P点继续往路径R中迁移***，直到找到所有上述条件得到满足的物流配送顺序，即可将P***到该顺序点；反之则将P***到P'之后，并如上所述依次向后寻找满足车辆载重，体积以及先进后出限制条件的物流配送顺序，直到找到某个顺序，可以满足上述所有限制条件，则P点贪婪***完成；
2)比较将D***到D'前后的行驶距离变化，若***到D'前的总行驶距离小于***D'点之后的总行驶距离，则将D***到D'之前，并检查***D点之后车上各订单的先进后出限制条件是否得到满足和P点是否在D点之前，如果不能满足各订单的先进后出条件但满足P点在D点之前，则可以将D点继续往前***到路径中；如果不满足P点在D点之前，则必须将D点往后***到路径中，直到既满足各订单先进后出限制条件也满足P点在D点之前；反之将D点***D'之后，检查上述两个限制条件是否得到满足，如若都满足，则D点的贪婪***过程结束，否则将D'继续往后***到路径中，直到满足上述两个限制条件；
定义PD同R'的夹角为α,α∈[0，π],，则计算新增订单需求X同车辆计划行驶路线的拟合度Fx为：
Figure FDA0003264787030000021
其中|P'-P|,|D'-D|为两点之间的距离，C>0为常量，通常取C为所在地图区域空间的半径；显然线段PD与P'D'之间的“平均距离”越大，夹角α越小，则Fx越大；当Fx逼近1时，代表新增订单与车辆计划行驶路线拟合度越高，反之越小。
2.根据权利要求1所述的一种动态物流调度方法，其特征在于每种动态请求对应的订单都包括货物的体积、重量和货物种类；每种动态请求都包含一个取货请求和一个送货请求；取货请求对于一个取货地址，送货请求对应一个送货地址，取货地址和送货地址属于不同地址。
3.根据权利要求2所述的一种动态物流调度方法，其特征在于对于动态请求的取货请求和送货请求，取货动作一定要在送货动作之前发生。
4.根据权利要求3所述的一种动态物流调度方法，其特征在于对于撤销原有订单请求的动态物流请求，直接将订单从其所属的配送路线中删除，然后引入禁忌搜索算法对删除订单后的配送路线进行重优化计算。
5.根据权利要求1所述的一种动态物流调度方法，其特征在于，禁忌搜索算法的执行过程如下：
1)对于路径R，计算路径行驶距离代价值f(R)；
2)初始化路径时间距离矩阵M,禁忌表T,历史最佳路径代价best_f；
3)判断是否满足终止条件不满足继续执行，满足则停止；
4)构造R的邻域，用N(S)表示；
5)计算领域N(S)中所有路径的代价值；
6)找到具有最小路径代价值的最佳禁忌或者非禁忌移动；
7)如果满足愿望条件则执行最佳禁忌移动，否则执行最佳非禁忌移动；
8)更新当前路径，路径代价值f，历史最优路径代价best_f，禁忌表；
9)执行步骤(3)。
6.根据权利要求1中所述的一种动态物流调度方法，其特征在于，更新后的配送计划路线必须满足货物先进后出的限制条件，货物的先进后出限制条件是指，在服务订单的送货请求时，订单的货物必须在车辆的车厢最外层。
7.根据权利要求1～6任一项所述的一种动态物流调度方法，其特征在于，更新后的配送计划必须保证车辆的载重以及体积限制得到保证。
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基于互联网的同城配送车货匹配模式及路径优化研究;刘丹霞;《中国优秀硕士学位论文全文数据库》;20170715;全文 *

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CN108985597A (zh) 2018-12-11

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