[发明专利]物流调度方法及装置、计算机可读存储介质

说明书

一种物流调度方法及装置、计算机可读存储介质，所述物流调度方法包括：获取订单数据及运力数据；根据所获取到的订单数据及运力数据，对订单及运力进行匹配，并确定已匹配的订单与对应的运力满足约束条件检测，得到初始调度方案；对所述初始调度方案进行目标性能评估；当所述初始调度方案未通过所述目标性能评估时，对所述初始调度方案进行滚动优化，直至优化后的调度方案通过所述目标性能评估；将通过所述目标性能评估的调度方案输出。采用上述方案，可以提高物流调度效率。

技术领域

本发明实施例涉及物流运输技术领域，尤其涉及一种物流调度方法及装置、计算机可读存储介质。

背景技术

整车物流调度问题涉及的因素多，包括主机厂及其仓库、物流公司及其中转库、承运商及其合约司机、经销商及其仓库等多个方面，约束条件复杂，目标多元且相互制约。

传统的整车物流调度没有充分考虑任务目标进行最优装载，也没有优化输入订单本身的约束需求，简单地通过实时分配订单到车辆来形成调度计划。这种方式产生的调度方案有可能不满足业务合同等角度提出的约束，对于任务各个方面的利益关系方有损害，也会由于忽视了一些调度系统中的现实因素而产生无效的方案，影响整个系统的正常运作，造成物流调度的效率低下。

发明内容

本发明实施例解决的技术问题是如何提高物流调度的效率。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种物流调度方法，包括：获取订单数据及运力数据；根据所获取到的订单数据及运力数据，对订单及运力进行匹配，并确定已匹配的订单与对应的运力满足约束条件检测，得到初始调度方案；对所述初始调度方案进行目标性能评估；当所述初始调度方案未通过所述目标性能评估时，对所述初始调度方案进行滚动优化，直至优化后的调度方案通过所述目标性能评估；将通过所述目标性能评估的调度方案输出。

可选地，所述对所述初始调度方案进行优化，包括：采用遗传算法对所述初始调度方案进行滚动优化。

可选地，所述采用遗传算法对所述初始调度方案进行滚动优化，包括：对所述订单数据及所述运力数据进行随机匹配，生成多个调度方案，并将所述多个调度方案组成第一代调度方案种群，其中，每个调度方案为所述第一代调度方案种群中的一个个体；计算每个个体的适应度，从通过所述目标性能评估的个体中任选一个，作为所述优化后的调度方案。

可选地，将通过目标性能评估的个体中适应度最高的个体作为所述优化后的调度方案。

可选地，所述物流调度方法还包括：当所述第一代调度方案种群中的所有个体的适应度均未通过所述目标性能评估时，从第i代调度方案种群中挑选出至少两个个体，i为正整数；对所挑选出的个体进行有约束的个体交叉操作及变异操作，得到第i+1代调度方案种群；对所述第i+1代调度方案种群中的个体进行适应度计算，并根据适应度计算结果进行目标性能评估；当所述第i+1代调度方案种群中的所有个体的适应度均不满足目标性能评估时，继续对所述第i+1代调度方案种群中的个体进行交叉操作及变异操作，直至得到满足目标性能评估的个体。

可选地，所述对所挑选出的个体进行有约束的个体交叉操作及变异操作，得到第i+1代调度方案种群，包括：将所述挑选出的个体中所有与订单对应的运力形成一个集合，计算每个运力的适应度值；筛选出适应度值高于预设阈值的运力；将所筛选出的高于预设阈值的运力，按照适应度值从高到底进行排序，从适应度值最高的运力开始保留，并去除所述集合中存在的同一运力，把所去除的运力及其对应的订单放入被影响的集合；重新计算被影响的集合中运力的适应度值，并进行预设阈值的判断及运力的筛选，直至不存在适应度值高于所述预设阈值且未被保留的运力存在；对被影响的集合中的运力及订单重新进行匹配，并与所保留的运力形成新个体，得到第i+1代调度方案种群。

可选地，所述从第i代调度方案种群中挑选出至少两个个体，包括：采用轮盘赌的方式从所述第i代调度方案种群中挑选出至少两个个体。