[发明专利]一种集装箱轮船物流运输调度方法及系统

说明书

本发明公开了一种集装箱轮船物流运输调度方法及系统，通过获取输入的集装箱轮船运输调度基本参数信息；根据基本参数信息建立集装箱轮船物流运输调度数学模型，生成目标函数；采用改进萤火虫算法对集装箱轮船物流运输调度数学模型进行计算，确定目标函数的最优解；将目标函数的最优解作为轮船的最优运输路径。本申请通过改进的萤火虫算法解决集装箱轮船物流运输调度问题，定义了改进萤火虫算法中的萤火虫数量、位置等参数，对萤火虫种群进行混沌初始化，该方法比传统的集装箱轮船运输路径搜索算法更加具有灵活性，并且相比标准萤火虫算法具有更高的寻优精度，收敛速度更快，在求解集装箱轮船物流运输路径时有很好的效果。

技术领域

本发明涉及人工智能集装箱物流运输路径规划技术领域，特别是涉及一种集装箱轮船物流运输调度方法及系统。

背景技术

实际生活中，轮船在航行中会受到诸如轮船管制、航线堵塞、轮船事故、轮船故障和天气变化等因素的影响，轮船航行速度也相应的发生变化，进而使得轮船在各航段航程时间也相应的发生变化，造成轮船在各个时间段或者单个航段的航行速度不同，这样就会影响整个集装箱物流运输配送效率。若使用传统的VRP方法来对轮船进行调度，则将会导致轮船在运输集装箱的过程中进入轮船拥堵中。随着科技技术的快速发展和轮船航运信息的不断完善，获取实时有效信息数据和处理重要信息已经迈入一大步，这就使得对研究集装箱轮船运输路径问题具有一定的理论价值和实际参考意义。

萤火虫算法模仿了自然界中的萤火虫个体，将萤火虫搜索和优化过程模拟成萤火虫个体间的吸引和位置更新的过程。每个萤火虫的位置代表待求问题的一个解，萤火虫的发光亮度取决于待求问题的目标函数值，目标函数值越好，萤火虫的亮度越强。光亮比较强的萤火虫吸引光亮比较弱的萤火虫，使光亮比较弱的萤火虫向光亮比较强的萤火虫靠近。随着迭代过程的进行，种群中亮度弱的萤火虫不断向比自己更亮的萤火虫靠近，最终大多数萤火虫会聚集在最亮的萤火虫附近，光亮强度最强的萤火虫的位置就是问题的最优解。改进萤火虫算法是在标准萤火虫算法的基础之上进行优化，改进的萤火虫算法在很多领域都有很好的应用。

为解决现有技术存在的不足，本发明提供了一种集装箱轮船物流运输调度方法及系统，建立了更能体现集装箱轮船物流运输调度问题的数学模型，并提出了改进萤火虫算法对问题进行求解，对轮船航行路径进行寻优。

发明内容

本发明的目的是提供一种集装箱轮船物流运输调度方法及系统，以解决现有集装箱轮船运输路径搜索技术不灵活、寻优精度不高、收敛速度较慢的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种集装箱轮船物流运输调度方法，包括：

获取输入的集装箱轮船运输调度基本参数信息；

根据所述基本参数信息建立集装箱轮船物流运输调度数学模型，生成目标函数；

采用改进萤火虫算法对所述集装箱轮船物流运输调度数学模型进行计算，确定所述目标函数的最优解；

将所述目标函数的最优解作为轮船的最优运输路径。

可选地，所述集装箱轮船运输调度基本参数信息包括：集装箱中转港的位置信息、支线港的地理位置信息、各个支线港集装箱装卸量信息以及支线港时间窗的轮船信息。

可选地，所述根据所述基本参数信息建立集装箱轮船物流运输调度数学模型，生成目标函数包括：

对于集装箱轮船物流运输调度所需的参数以及决策变量进行定义；

根据所述参数以及决策变量建立所述目标函数。

可选地，所述采用改进萤火虫算法对所述集装箱轮船物流运输调度数学模型进行计算，确定所述目标函数的最优解包括：

针对目标问题分析，对萤火虫种群进行混沌初始化；

计算萤火虫适应度函数值；