[发明专利]一种行包装配方法

说明书

本发明提供一种行包装配方法，该方法包括：S1、根据行包的特征以及装配的总层数，对所述行包进行分层分类，获得每一行包的分类层级；S2、针对每一分类层级，对行包进行编号，根据行包的特征建立背包问题模型，所述背包问题模型以所有行包的配送利润最大值为目标函数；S3、采用动态规划算法和贪心法求解所述目标函数，获得行包的装配方案，本发明的行包装配方法。通过对货物进行分层分类，并在分类的过程中，考虑了行包的易碎等其他特征，针对每一层，根据行包特征和利益最大化建立背包问题模型，采用贪心法进行求解，从而获得行包的装配方案。

技术领域

本发明涉及行包装配领域，尤其涉及一种行包装配方法。

背景技术

目前，在行包装配计划中，大部分都是依靠人工根据自身经验来完成的。 但是随着电商产业和快递行业的蓬勃发展，包裹的数量呈现出爆发式的增长， 人们对运输的时效性的要求也逐步提高。因此，仅靠人工依据自身经验装配的 局限性也日益突出，急需一种高效率的装配模式来满足人们的需求。

对于行包的装配计划问题，目前对该类问题的研究在理论上已经比较成熟， 大都是通过建立0-1的背包问题模型来进行求解。但是这些传统的方法大都只考 虑了物体的体积和重量，而没有考虑物体的易碎度等其他重要特征。不仅如此， 传统的方法只对物体的体积做了模糊的处理，没有对物体处于空间中的某一层 级进行具体划分，即只考虑物体是否存在于车厢中，而未考虑物体存在于车厢 中的某一具体层级。传统的这些方法能够处理一般的装配问题，但是遇到一些 特殊的易碎物品，则不能进行处理，无法实现效益的最大化。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种行包装配方法，该方法通过将 所有的行包进行分层分类，然后针对每一层建立背包问题模型并获取装配利润 最大化的装配方案。

为了解决上述问题，本发明提供一种行包装配方法，包括如下步骤：

S1、根据行包的特征以及装配的总层数，对所述行包进行分层分类，获得 每一行包的分类层级；

S2、针对每一分类层级，对行包进行编号，根据行包的特征建立背包问题 模型，所述背包问题模型以所有行包的配送利润最大值为目标函数；

S3、采用动态规划算法和贪心法求解所述目标函数，获得行包的装配方案。

其中，所述行包的特征具体包括：

每个行包的长度、宽度、高度、体积、重量和易碎度。

其中，所述步骤S1具体包括：

采用SVM一对一算法对所述行包进行分层分类，获得每一行包的分类层 级。

其中，所述采用SVM一对一算法对所述行包进行分层分类具体包括：

求解分类决策函数；

根据所述分类决策函数采用一对一分类法进行分类。

其中，所述求解分类决策函数具体包括：

构建行包特征和行包分类层级的数据集合；

根据数据集合和超平面方程获得分类最优化问题；

利用拉格朗日乘子法求解所述最优化问题的等价对偶问题，并获得所述等 价对偶问题的最优化问题；

采用序列最小最优化算法求解所述等价对偶问题的最优化问题的最优解；

根据所述最优解获得所述分类决策函数。

其中，所述步骤S2中建立背包问题模型具体包括：

对每一层级的行包进行编号，则背包问题模型表示为：