[发明专利]多目标物流调度方法及装置、物流系统以及计算机可读介质

说明书

本发明涉及汽车物流技术领域，更具体的说，涉及多目标物流调度方法及装置、物流系统以及计算机可读介质。该方法包括：S1初始化订单分配策略，形成初始调度安排；S2对初始调度安排使用目标代价函数计算代价；S3使用全局优化算法对订单分配策略和调度安排进行更新；S4对更新后的调度安排使用目标代价函数计算代价，得到目标代价函数最优化的结果，如果不满足最优化要求，则继续进行步骤S3，如果满足要求，则进行步骤S5；S5对调度安排进行约束条件检验，如果通过检验，则该调度安排为最优结果，如果没有通过检验，则继续进行步骤S3。本发明所规划的路线达到了总路径长度最优，相对于目前物流实际调度安排，车辆数明显减少，装载率升高，节省了成本。

技术领域

本发明涉及汽车物流技术领域，更具体的说，涉及一种多目标物流调度方法及装置、物流系统以及计算机可读介质。

背景技术

整车物流是指整车从主机厂、各配送站点、经销商运送到最终客户的一系列活动和过程，整车物流调度需要解决物流路径规划、配载和车辆调度等一系列问题。

在物流运输中，车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem，VRP)占有举足轻重的位置，是物流成本的重要因素。根据问题的描述和约束，路径规划可以分为不同模型，如包含流量约束的VRP模型、包含时间窗约束的VRP模型等。

汽车订单货物零部件入场物流场景具有多约束、多车场、多目标(供应商，仓库)、多车型、时间窗、三维装载等特点，节点包含各自属性，供应商有车型及仓库流量等限制，装载规则复杂，箱子大小迥异，路径规划难度很大。

目前现有技术的基于优化算法的规划路径方法，规划了三维装载的一条线路的旅行商问题(Traveling Salesman Problem，TSP)或者多目标多车场的场景(不包括装载或者只是平面装载)，并未解决三维装载和包含时间窗约束及各个节点自身属性的物流场景，例如供应商有车型限制，一个供应商有不同型号的箱子(涉及到三维装载以及复杂的装载规则)。

发明内容

本发明的目的是提供一种多目标物流调度方法及装置、物流系统、计算机可读介质，解决了考虑多车场、多目标、多车型、带有时间窗约束、三维装载、各个节点具有自身属性的车辆路径规划问题。

为了实现上述目的，本发明提供了一种多目标物流调度方法，包括以下步骤：

S1初始化订单分配策略，形成初始调度安排，包括所有车辆行驶的节点、所运送的订单、行驶顺序以及到达每个节点的时间点；

S2对初始调度安排使用目标代价函数计算代价；

S3使用全局优化算法对订单分配策略和调度安排进行更新；

S4对更新后的调度安排使用目标代价函数计算代价，得到目标代价函数最优化的结果，如果不满足最优化要求，则继续进行步骤S3，如果满足要求，则进行步骤S5；

S5对调度安排进行约束条件检验，如果通过检验，则该调度安排为最优结果，如果没有通过检验，则继续进行步骤S3。

在一实施例中，所述目标代价函数包括每辆车的路径长度，目标代价函数最优化的结果为每辆车的路径长度最短，目标代价函数为，

其中，

d_ij是两节点之间的距离；

N是所有节点的总数，节点包括车场、供应商、仓库、中转站；

K是车场数，K＜N；

VT_k是第k车场拥有的车型数；

是第k车场拥有第m种车型的车辆数。