CN111798172A - 基于田忌赛马理念的危化品运输方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于田忌赛马理念的危化品运输方法,包括以下步骤:步骤S1:获取并且确定至少一个需求点的基本信息;步骤S2:获取并且确定至少一个危化品液源站和/或危化品中转站的基本信息;步骤S3:获取并且确定至少一个危化品运输车辆的基本信息;步骤S4:将需求点的基本信息同时与上述危化品液源站、上述危化品中转站和上述危化品运输车辆根据预置的一次派遣匹配方法,选择并且输出最优匹配结果。本发明公开的基于田忌赛马理念的危化品运输方法,有助于提升危化品运输的实效性、自适应性和鲁棒性,实现最优控制。
Description
技术领域
本发明属于液化天然气等危化品运输领域,具体涉及一种基于田忌赛马理念的危化品运输方法。
背景技术
公开号为CN101615313B,主题名称为一种危化品运输智能罐箱运行状态监测方法的发明专利,其技术方案公开了“包括信号预处理模块和运行状态判决模块;具体步骤如下:步骤1:预先根据智能罐箱的运行逻辑建立有限状态机,确定有限状态机中的节点以及节点之间的转换关系;步骤2:当远程监控中心接收到智能罐箱的特征信号时,进入如下步骤:(1)信号首先送入信号预处理模块,信号预处理模块根据信号性质不同,对各种信号进行滤波和特征信息提取,构成反映各信号幅度和变化趋势的特征向量,作为运行状态判决模块的输入;(2)运行状态判决模块的每个节点对应智能罐箱的一种运行状态,由信号预处理模块得到的特征向量触发有限状态机的节点转换,确定当前所处的节点从而判定智能罐箱的当前运行状态:A、确定起始状态标志:当远程监控中心首次接到新加入的智能罐箱信号、或者远程监控中心中已有智能罐箱的数据接收超时、或者远程监控中心将已有智能罐箱的状态复位,以上三种情况的任一情况发生时,属于未确定智能罐箱起始状态并进入步骤B,否则属于已确定智能罐箱起始状态并进入步骤C;B、未确定智能罐箱起始状态,判断智能罐箱起始状态:根据特征向量判断有限状态机的当前节点,该节点对应智能罐箱所处的初始状态;同时建立智能罐箱初始状态已经确定标志;C、已确定智能罐箱起始状态,判断智能罐箱的当前状态:根据前一时刻有限状态机的节点以及当前时刻的特征向量,按照步骤1中确定的有限状态机节点转换关系,得到当前时刻有限状态机的节点,该节点对应智能罐箱当前时刻的运行状态”。
以上述发明专利为例,在液化天然气等危化品运输领域,现有的危化品运输方法,侧重于对于在运输过程中的罐箱的数据采集、实时监控、响应动作等全流程判定。然而,尽管罐箱是危化品运输过程中的重要的被监控对象,但是危化品运输过程需要关注的因素远不止罐箱本身。换而言之,以上发明专利公开的技术方案,仅限于监控罐箱,并不能进一步直接延及并且解决车辆分配、实效性控制等另一层面的问题,需要予以进一步改进。
发明内容
本发明针对现有技术的状况,克服以上缺陷,提供一种基于田忌赛马理念的危化品运输方法。
本发明专利申请公开的基于田忌赛马理念的危化品运输方法,其主要目的在于,有助于提升危化品运输的实效性,实现最优控制。
本发明专利申请公开的基于田忌赛马理念的危化品运输方法,其另一目的在于,在危化品运输过程中,自适应匹配临时补货、车辆故障等突发需求,有助于提升危化品运输的鲁棒性。
本发明专利申请公开的基于田忌赛马理念的危化品运输方法,其另一目的在于,可以同时兼顾危化品订货厂家、危化品运输公司、危化品运输司机、危化品运输车辆、危化品运输液质等多方诉求,提升危化品运输的整体质量。
本发明采用以下技术方案,所述基于田忌赛马理念的危化品运输方法包括以下步骤:
步骤S1:获取并且确定至少一个需求点的基本信息;
步骤S2:获取并且确定至少一个危化品液源站和/或危化品中转站的基本信息;
步骤S3:获取并且确定至少一个危化品运输车辆的基本信息;
步骤S4:将需求点的基本信息同时与上述危化品液源站、上述危化品中转站和上述危化品运输车辆根据预置的一次派遣匹配方法,选择并且输出最优匹配结果。
根据上述技术方案,作为上述技术方案的进一步优选技术方案,步骤S1具体实施为以下步骤:
步骤S1.1:需求为整车时,列为单点处理;
步骤S1.2:小概率范围下单点需求不足一车的情况时,液质需求相同近两点结合为一点,基于行业特性,首先基于某一点A,在半径50公里内搜索需求点B点,且其中A点不小于10吨,B点不大于10吨,两点相加大于20小于22吨,***默认为一个长点;
步骤S1.3:小概率范围下两点需求也不足一车的情况时:基于行业特性最多液质需求相同三点联配,首先基于某一点A,在半径50公里内搜索需求点B/C点;
步骤S1.4:极小概率下无法完成的长点,列为孤立零散点处理。
根据上述技术方案,作为上述技术方案的进一步优选技术方案,步骤S2具体实施为以下步骤:
步骤S2.1:获取并且确定危化品液源站/危化品中转站的位置YW、液质XZ和当日库存YC;
步骤S2.2:将每个危化品液源站/危化品中转站的库存按每19-23吨分拆为一个单位,罐箱堆场,按单罐分拆成为一个个同位置危化品液源站。
根据上述技术方案,作为上述技术方案的进一步优选技术方案,步骤S3具体实施为以下步骤:
步骤S3.1:获取并且确定危化品运输车辆所处的位置CW,车辆负载状态CF;
步骤S3.2:空载即定义为空车,将满载的车辆根据所载液质定义为一个空车+单体中转站。
根据上述技术方案,作为上述技术方案的进一步优选技术方案,步骤S4的所述一次派遣匹配方法,具体实施为以下步骤:
步骤S4.1:在需求点是整车的情况下:第1步选出大于20吨的需求点,根据需求点的液质XZ要求,与每个液质匹配液源厂及每一辆车连线,XW*YW*CW得出N多条可能路线;第2步将每一个得连线,通过危化品专用导航来确定每一条路线的所需时间和运距;第3步根据终端需求时间,将规定时间内无法到达的连线过滤掉;第4步根据运距长短,将距离最短的连线优先推送;
步骤S4.2:在需求点是长点的情况下:第1步AB点或ABC点连线的顺序为最小点开始,最大点结束;第2步与每个液质匹配液源厂及每一辆车连线,XW*YW*CW得出N多条可能路线;第3步将每一个得连线,通过危化品导航来确定每一条路线的所需时间和运距;第4步根据终端需求时间,将规定时间内无法到达任意点的连线过滤掉;第5步根据运距长短,将距离最短的连线优先推送;
步骤S4.3:在孤立零散点的情况下:第1步此需求点计算放到最后,在其他车辆安排完车改后,根据相同城市原则与任意一个大于整车需求的点连线作为一个长点;第2步AB点连线的顺序为最需求小点开始,最大点结束;第3步此线路与每个液质匹配液源厂及每一辆车连线,XW*YW*CW得出N多条可能路线;第4步将每一个得连线,通过危化品导航来确定每一条路线的所需时间和运距;第5步根据终端需求时间,将规定时间内无法到达任意点的连线过滤掉;第6步根据运距长短,将距离最短的连线优先推送。
根据上述技术方案,作为上述技术方案的进一步优选技术方案,上述危化品液源站实施为LNG液源站;上述危化品中转站实施为LNG中转站;上述危化品运输车辆实施为LNG槽车或者LNG板车。
根据上述技术方案,作为上述技术方案的进一步优选技术方案,所述基于田忌赛马理念的危化品运输方法还包括以下步骤:
步骤S5.1:将配送车辆列为故障车,取消液源地标签;
步骤S5.2:重复步骤S4的操作进行智能筛选排序;
步骤S5.3:根据终端需求时间,将规定时间内无法到达的连线过滤掉;
步骤S5.4:根据计算后的运距长短加上已完成的距离,将距离最短的连线优先推送。
根据上述技术方案,作为上述技术方案的进一步优选技术方案,所述基于田忌赛马理念的危化品运输方法还包括步骤S6,步骤S6位于步骤S5.4之后:
步骤S6:根据所派业务订单实际完成时间进行记录,归档到每个液源地和每条路径所产生的实际耗时,并根据车辆实际的装货时间,执行中实际的形行驶速度,和订单完成时间校正,进一步优化下次派遣的执行时间,更加优化的提高运行效率。
根据上述技术方案,作为上述技术方案的进一步优选技术方案,所述基于田忌赛马理念的危化品运输方法还包括步骤S7,步骤S7位于步骤S6之后:
步骤S7:根据每次任务每辆车的总运行时间,在推送优先程度类似的前提下,优先排名月度总完成任务量少的车辆前往,保证每位司机的出勤率,均衡人力负担,保证安全运行。
根据上述技术方案,作为上述技术方案的进一步优选技术方案,上述危化品液源站实施为LNG液源站;上述危化品中转站实施为LNG中转站;上述危化品运输车辆实施为LNG槽车或者LNG板车。
本发明公开的基于田忌赛马理念的危化品运输方法,其有益效果在于,有助于提升危化品运输的实效性、自适应性和鲁棒性,实现最优控制。
附图说明
图1是本发明的一次派遣逻辑的示意图。
图2是本发明的二次补救逻辑的示意图。
具体实施方式
本发明公开了一种基于田忌赛马理念的危化品运输方法,下面结合优选实施例,对本发明的具体实施方式作进一步描述。
值得注意的是,本发明专利的主题名称是“一种基于田忌赛马理念的危化品运输方法”,也可称为“一种危化品运输方法”。其中,“田忌赛马理念”,我们定义,是指汲取历史上《史记》卷六十五:《孙子吴起列传第五》的田忌赛马典故的要义,概而言之即“如何善用自己的长处去对付对手的短处,从而在竞技中获胜”,从而指导和改善危化品运输方法,而不是部分/完整地请求保护田忌赛马理念这一智力活动的规则与方法。
值得注意的是,图1示出的示意图,最优路径是K1-C2-X2;Z1-X1,次之路径是K1-C1-X1;Z1-X2,最后路径是K1-C1-X2;Z1-X1。
值得注意的是,图2示出的示意图,原始方案是G1-J1;C2-Z1-X3;C1-Z2-X2,补救方案是C2-Z1-J1;K1-C1-X3;C1-Z2-X1-X2。
参见附图的图1和图2,图1示出了一次派遣逻辑(即一次派遣方法,下同),图2示出了二次补救逻辑(即二次补救方法,下同)。
优选实施例。
参见附图的图1,图1中示出的一次派遣逻辑,具体实施为:当有多个需求点(简称需点)要货时,首先考虑交叉实施多种派遣方式下,在规定时间内到达,并且累计距离最短。以图1为例,Z1为重车距离X1最近,总距离最短,K1经过C2前往X2的总距离最短,并且最优/次之/最后三种方式(路径)的各自的总里程分别相加,以其中距离最短的优选推送。
具体地,所述基于田忌赛马理念的危化品运输方法(即具体公开了一次派遣方法/逻辑的部分,具体实施为)包括以下步骤:
步骤S1:获取并且确定至少一个需求点的基本信息;
步骤S2:获取并且确定至少一个危化品液源站和/或危化品中转站的基本信息;
步骤S3:获取并且确定至少一个危化品运输车辆的基本信息;
步骤S4:将需求点的基本信息同时与上述危化品液源站、上述危化品中转站和上述危化品运输车辆根据预置的一次派遣匹配方法,选择并且输出最优匹配结果。
具体地,步骤S1具体实施为以下步骤:
步骤S1.1:需求为整车时,列为单点处理;
步骤S1.2:小概率范围下单点需求不足一车的情况时,液质需求相同近两点结合为一点,基于行业特性,首先基于某一点A,在半径50公里内搜索需求点B点,且其中A点不小于10吨,B点不大于10吨,两点相加大于20小于22吨,***默认为一个长点(1<2 1+2<3);
步骤S1.3:小概率范围下两点需求也不足一车的情况时:基于行业特性最多液质需求相同三点联配,首先基于某一点A,在半径50公里内搜索需求点B/C点(单点或两点相加不大于10吨,三点相加大于20吨小于22吨,***默认为一个长点(1<2 1+2<3);
步骤S1.4:极小概率下无法完成的长点,列为孤立零散点处理。
具体地,步骤S2具体实施为以下步骤:
步骤S2.1:获取并且确定危化品液源站/危化品中转站的位置YW、液质XZ和当日库存YC;
步骤S2.2:将每个危化品液源站/危化品中转站的库存按每19-23吨分拆为一个单位,罐箱堆场,按单罐(16-19吨)分拆成为一个个同位置危化品液源站。
具体地,步骤S3具体实施为以下步骤:
步骤S3.1:获取并且确定危化品运输车辆所处的位置CW,车辆负载状态CF;
步骤S3.2:空载即定义为空车,将满载的车辆(19-23)吨根据所载液质定义为一个空车+单体中转站。
具体地,步骤S4的所述一次派遣匹配方法,具体实施为以下步骤:
步骤S4.1:在需求点是整车的情况下:第1步选出大于20吨的需求点,根据需求点的液质XZ要求,与每个液质匹配液源厂及每一辆车连线,XW*YW*CW得出N多条可能路线;第2步将每一个得连线,通过危化品专用导航来确定每一条路线的所需时间和运距;第3步根据终端需求时间,将规定时间内无法到达的连线过滤掉;第4步根据运距长短,将距离最短的连线优先推送;
步骤S4.2:在需求点是长点的情况下:第1步AB点或ABC点连线的顺序为最小点开始,最大点结束(1<2 1+2<3);第2步与每个液质匹配液源厂及每一辆车连线,XW*YW*CW得出N多条可能路线;第3步将每一个得连线,通过危化品导航来确定每一条路线的所需时间和运距;第4步根据终端需求时间,将规定时间内无法到达任意点的连线过滤掉;第5步根据运距长短,将距离最短的连线优先推送;
步骤S4.3:在孤立零散点的情况下:第1步此需求点计算放到最后,在其他车辆安排完车改后,根据相同城市(顺风车)原则与任意一个大于整车需求的点连线作为一个长点;第2步AB点连线的顺序为最需求小点开始,最大点结束;第3步此线路与每个液质匹配液源厂及每一辆车连线,XW*YW*CW得出N多条可能路线;第4步将每一个得连线,通过危化品导航来确定每一条路线的所需时间和运距;第5步根据终端需求时间,将规定时间内无法到达任意点的连线过滤掉;第6步根据运距长短,将距离最短的连线优先推送。
参见附图的图2,图1中示出的二次派遣逻辑,具体实施为:在原定计划下X1突发需求需要补货,G1突发故障无法到达,再次重复图1的计算逻辑,并且累加C1-Z2和C2-Z1等已发生的路程,将距离最短的优先推送。
根据一次派遣逻辑,计算出此次调拨临时增加的总费用,是否和违约价值相匹配,确定是否进行补救操作,或人工协调。
具体地,所述基于田忌赛马理念的危化品运输方法(即具体公开了二次派遣方法/逻辑的部分,具体实施为)还包括以下步骤:
步骤S5.1:将配送车辆列为故障车,取消液源地标签;
步骤S5.2:重复步骤S4的操作进行智能筛选排序;
步骤S5.3:根据终端需求时间,将规定时间内无法到达的连线过滤掉;
步骤S5.4:根据计算后的运距长短加上已完成的距离,将距离最短的连线优先推送。
具体地,所述基于田忌赛马理念的危化品运输方法(即具体公开了二次派遣方法/逻辑的部分,具体实施为)还包括步骤S6,步骤S6位于步骤S5.4之后:
步骤S6:根据所派业务订单实际完成时间进行记录,归档到每个液源地和每条路径所产生的实际耗时,并根据车辆实际的装货时间,执行中实际的形行驶速度,和订单完成时间校正,进一步优化下次派遣的执行时间,更加优化的提高运行效率。
具体地,所述基于田忌赛马理念的危化品运输方法(即具体公开了二次派遣方法/逻辑的部分,具体实施为)还包括步骤S7,步骤S7位于步骤S6之后:
步骤S7:根据每次任务每辆车的总运行时间,在推送优先程度类似的前提下,优先排名月度总完成任务量少的车辆前往,保证每位司机的出勤率,均衡人力负担,保证安全运行。
值得一提的是,末端用户可以根据需求时间进行在线订购厂家发货,可进一步应用于天然气行业的期货管理;运输公司可应用于未来各车队之间的互通协调,最大限度地减少路途损耗,并且各公司之间发挥互补协调应急救援合作;可应用中转站之间的货物堆放库存预警,保证从根源上优化运输环节。
值得一提的是,作为上述优选实施例的一变形实施方式,上述危化品液源站、上述危化品中转站和上述危化品运输车辆等技术概念中的“危化品”,优选实施为液化天然气(LNG)。
相应地,上述危化品液源站优选实施为LNG液源站;上述危化品中转站优选实施为LNG中转站;上述危化品运输车辆优选实施为LNG槽车或者LNG板车。
值得一提的是,本发明专利申请涉及的LNG槽车的具体车型等应被视为现有技术,这些技术特征的具体结构、工作原理以及可能涉及到的控制方式、空间布置方式采用本领域的常规选择即可,不应被视为本发明专利的发明点所在,本发明专利不做进一步具体展开详述。
对于本领域的技术人员而言,依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于田忌赛马理念的危化品运输方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:获取并且确定至少一个需求点的基本信息;
步骤S2:获取并且确定至少一个危化品液源站和/或危化品中转站的基本信息;
步骤S3:获取并且确定至少一个危化品运输车辆的基本信息;
步骤S4:将需求点的基本信息同时与上述危化品液源站、上述危化品中转站和上述危化品运输车辆根据预置的一次派遣匹配方法,选择并且输出最优匹配结果。
2.根据权利要求1所述的基于田忌赛马理念的危化品运输方法,其特征在于,步骤S1具体实施为以下步骤:
步骤S1.1:需求为整车时,列为单点处理;
步骤S1.2:小概率范围下单点需求不足一车的情况时,液质需求相同近两点结合为一点,基于行业特性,首先基于某一点A,在半径50公里内搜索需求点B点,且其中A点不小于10吨,B点不大于10吨,两点相加大于20小于22吨,***默认为一个长点;
步骤S1.3:小概率范围下两点需求也不足一车的情况时:基于行业特性最多液质需求相同三点联配,首先基于某一点A,在半径50公里内搜索需求点B/C点;
步骤S1.4:极小概率下无法完成的长点,列为孤立零散点处理。
3.根据权利要求1所述的基于田忌赛马理念的危化品运输方法,其特征在于,步骤S2具体实施为以下步骤:
步骤S2.1:获取并且确定危化品液源站/危化品中转站的位置YW、液质XZ和当日库存YC;
步骤S2.2:将每个危化品液源站/危化品中转站的库存按每19-23吨分拆为一个单位,罐箱堆场,按单罐分拆成为一个个同位置危化品液源站。
4.根据权利要求1所述的基于田忌赛马理念的危化品运输方法,其特征在于,步骤S3具体实施为以下步骤:
步骤S3.1:获取并且确定危化品运输车辆所处的位置CW,车辆负载状态CF;
步骤S3.2:空载即定义为空车,将满载的车辆根据所载液质定义为一个空车+单体中转站。
5.根据权利要求1-4中任一项权利要求所述的基于田忌赛马理念的危化品运输方法,其特征在于,步骤S4的所述一次派遣匹配方法,具体实施为以下步骤:
步骤S4.1:在需求点是整车的情况下:第1步选出大于20吨的需求点,根据需求点的液质XZ要求,与每个液质匹配液源厂及每一辆车连线,XW*YW*CW得出N多条可能路线;第2步将每一个得连线,通过危化品专用导航来确定每一条路线的所需时间和运距;第3步根据终端需求时间,将规定时间内无法到达的连线过滤掉;第4步根据运距长短,将距离最短的连线优先推送;
步骤S4.2:在需求点是长点的情况下:第1步AB点或ABC点连线的顺序为最小点开始,最大点结束;第2步与每个液质匹配液源厂及每一辆车连线,XW*YW*CW得出N多条可能路线;第3步将每一个得连线,通过危化品导航来确定每一条路线的所需时间和运距;第4步根据终端需求时间,将规定时间内无法到达任意点的连线过滤掉;第5步根据运距长短,将距离最短的连线优先推送;
步骤S4.3:在孤立零散点的情况下:第1步此需求点计算放到最后,在其他车辆安排完车改后,根据相同城市原则与任意一个大于整车需求的点连线作为一个长点;第2步AB点连线的顺序为最需求小点开始,最大点结束;第3步此线路与每个液质匹配液源厂及每一辆车连线,XW*YW*CW得出N多条可能路线;第4步将每一个得连线,通过危化品导航来确定每一条路线的所需时间和运距;第5步根据终端需求时间,将规定时间内无法到达任意点的连线过滤掉;第6步根据运距长短,将距离最短的连线优先推送。
6.根据权利要求5所述的基于田忌赛马理念的危化品运输方法,其特征在于,上述危化品液源站实施为LNG液源站;上述危化品中转站实施为LNG中转站;上述危化品运输车辆实施为LNG槽车或者LNG板车。
7.根据权利要求5所述的基于田忌赛马理念的危化品运输方法,其特征在于,所述基于田忌赛马理念的危化品运输方法还包括以下步骤:
步骤S5.1:将配送车辆列为故障车,取消液源地标签;
步骤S5.2:重复步骤S4的操作进行智能筛选排序;
步骤S5.3:根据终端需求时间,将规定时间内无法到达的连线过滤掉;
步骤S5.4:根据计算后的运距长短加上已完成的距离,将距离最短的连线优先推送。
8.根据权利要求7所述的基于田忌赛马理念的危化品运输方法,其特征在于,所述基于田忌赛马理念的危化品运输方法还包括步骤S6,步骤S6位于步骤S5.4之后:
步骤S6:根据所派业务订单实际完成时间进行记录,归档到每个液源地和每条路径所产生的实际耗时,并根据车辆实际的装货时间,执行中实际的形行驶速度,和订单完成时间校正,进一步优化下次派遣的执行时间,更加优化的提高运行效率。
9.根据权利要求8所述的基于田忌赛马理念的危化品运输方法,其特征在于,所述基于田忌赛马理念的危化品运输方法还包括步骤S7,步骤S7位于步骤S6之后:
步骤S7:根据每次任务每辆车的总运行时间,在推送优先程度类似的前提下,优先排名月度总完成任务量少的车辆前往,保证每位司机的出勤率,均衡人力负担,保证安全运行。
10.根据权利要求1-4或者7-9中的任一项权利要求所述的基于田忌赛马理念的危化品运输方法,其特征在于,上述危化品液源站实施为LNG液源站;上述危化品中转站实施为LNG中转站;上述危化品运输车辆实施为LNG槽车或者LNG板车。
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Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE10260783A1 (de) * | 2002-12-23 | 2004-07-15 | Daimlerchrysler Ag | Verfahren und System zum Steuern einer Flotte von Fahrzeugen |
US20040158397A1 (en) * | 2003-02-10 | 2004-08-12 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Transport system and method thereof |
CN101615313A (zh) * | 2009-07-22 | 2009-12-30 | 大连理工大学 | 一种危化品运输智能罐箱运行状态监测方法 |
WO2010037175A1 (en) * | 2008-10-01 | 2010-04-08 | Global Tracking Solutions Pty Ltd | Hazardous goods tracking system |
CN103390201A (zh) * | 2013-07-15 | 2013-11-13 | 中国人民解放军防化学院 | 一种危险化学品运输危害预测方法 |
CN103761588A (zh) * | 2014-02-18 | 2014-04-30 | 张家港美核电子科技有限公司 | 基于多目标建模优化的危化品运输调度方法 |
US20140324727A1 (en) * | 2011-12-09 | 2014-10-30 | Exxonmobil Upstream Research Compay | Method of simulating shipping of liquefied natural gas |
US20160109251A1 (en) * | 2014-10-16 | 2016-04-21 | Aayush Thakur | Route optimization system and methods of use thereof |
US20170059334A1 (en) * | 2015-08-27 | 2017-03-02 | Xerox Corporation | Method and system for scheduling vehicles along routes in a transportation system |
CN108805474A (zh) * | 2017-04-26 | 2018-11-13 | 北京万集科技股份有限公司 | 一种车货匹配方法及装置 |
CN109948855A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-06-28 | 杭州电子科技大学 | 一种带时间窗的异构危化品运输路径规划方法 |
CN110210666A (zh) * | 2019-05-31 | 2019-09-06 | 合肥工业大学 | 基于车货匹配的智能推荐方法、***和存储介质 |
CN110428193A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-11-08 | 上海中旖能源科技有限公司 | 基于车辆轨迹数据的多模式液化天然气运输车辆筛选方法 |
CN110598908A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-12-20 | 广州智湾科技有限公司 | 基于多任务多车辆的路径规划方法 |
CN111080198A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-28 | 浙江大搜车软件技术有限公司 | 车辆物流路径生成的方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN111091329A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-01 | 北京化工大学 | 一种危化品多车型运输的半开放式车辆路径优化方法 |
-
2020
- 2020-05-26 CN CN202010456346.8A patent/CN111798172B/zh active Active
Patent Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE10260783A1 (de) * | 2002-12-23 | 2004-07-15 | Daimlerchrysler Ag | Verfahren und System zum Steuern einer Flotte von Fahrzeugen |
US20040158397A1 (en) * | 2003-02-10 | 2004-08-12 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Transport system and method thereof |
WO2010037175A1 (en) * | 2008-10-01 | 2010-04-08 | Global Tracking Solutions Pty Ltd | Hazardous goods tracking system |
CN101615313A (zh) * | 2009-07-22 | 2009-12-30 | 大连理工大学 | 一种危化品运输智能罐箱运行状态监测方法 |
US20140324727A1 (en) * | 2011-12-09 | 2014-10-30 | Exxonmobil Upstream Research Compay | Method of simulating shipping of liquefied natural gas |
CN103390201A (zh) * | 2013-07-15 | 2013-11-13 | 中国人民解放军防化学院 | 一种危险化学品运输危害预测方法 |
CN103761588A (zh) * | 2014-02-18 | 2014-04-30 | 张家港美核电子科技有限公司 | 基于多目标建模优化的危化品运输调度方法 |
US20160109251A1 (en) * | 2014-10-16 | 2016-04-21 | Aayush Thakur | Route optimization system and methods of use thereof |
US20170059334A1 (en) * | 2015-08-27 | 2017-03-02 | Xerox Corporation | Method and system for scheduling vehicles along routes in a transportation system |
CN108805474A (zh) * | 2017-04-26 | 2018-11-13 | 北京万集科技股份有限公司 | 一种车货匹配方法及装置 |
CN109948855A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-06-28 | 杭州电子科技大学 | 一种带时间窗的异构危化品运输路径规划方法 |
CN110210666A (zh) * | 2019-05-31 | 2019-09-06 | 合肥工业大学 | 基于车货匹配的智能推荐方法、***和存储介质 |
CN110428193A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-11-08 | 上海中旖能源科技有限公司 | 基于车辆轨迹数据的多模式液化天然气运输车辆筛选方法 |
CN110598908A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-12-20 | 广州智湾科技有限公司 | 基于多任务多车辆的路径规划方法 |
CN111080198A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-28 | 浙江大搜车软件技术有限公司 | 车辆物流路径生成的方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN111091329A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-01 | 北京化工大学 | 一种危化品多车型运输的半开放式车辆路径优化方法 |
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