[发明专利]基于车货匹配的智能推荐方法、系统和存储介质

权利要求书

1.一种基于车货匹配的智能推荐方法，其特征在于，所述方法由计算机执行，包括以下步骤：

S1、获取车货数据，所述车货数据包括：车源方运输能力数据、货源方的运输需求数据、车辆与货物的距离、货物运送的路程；

S2、基于待匹配的车辆数和待匹配的货物数预设车货匹配率；

基于所述车辆与货物的距离和所述货物运送的路程预设车辆运输货物的空驶率；基于所述车源方运输能力数据和所述货源方的运输需求数据预设车辆运输货物的装载率；基于所述空驶率和所述装载率预设车辆的匹配收益；

基于所述匹配率和所述匹配收益预设车货匹配目标，使所述匹配率和所述匹配收益的加权和最大化；

S3、预设车货供需匹配模型的约束条件；

S4、基于所述车货匹配目标和所述约束条件构建车货供需匹配模型，所述车货供需匹配模型用于获取车货匹配方案；

S5、基于蚁群优化方法获取所述车货供需匹配模型的最优解，所述最优解为最优车货匹配方案；

在步骤S2中，所述预设车货匹配率，包括：

设定车辆与货物之间的一个匹配为：

所有匹配x_ki组成的矩阵VCM为：

车货匹配率为：

其中：

R为匹配率；

x_ki为车辆与货物之间的一个匹配；

K为待匹配车辆数；

I为待匹配货物数；

在步骤S2中，所述预设车辆的匹配收益，包括：

预设车辆运输货物的空驶率：

其中：

UR为空驶率；

x_ki为车辆与货物之间的一个匹配；

K为待匹配车辆数；

I为待匹配货物数；

D_ki为车辆v_k当前所在位置与货物c_i所在位置的距离；

L_i为货物c_i出发地与目的地的距离；

预设车辆运输货物的装载率：

其中：

LR为装载率；

x_ki为车辆与货物之间的一个匹配；

K为待匹配车辆数；

I为待匹配货物数；

b_k为第k辆车的运输能力；

d_i为第i个货物的运输需求；

所述车辆的匹配收益为：

O＝w₃UR+w₄LR

其中：

O为匹配收益；

UR为车辆空驶率；

LR为车辆装载率；

w₃为平台决策者对空驶率指标的偏好；

w₄为平台决策者对装载率指标的偏好；

w₃、w₄∈[0,1]，w₃+w₄＝1。

2.如权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，在步骤S2中，所述车货匹配目标为：

maxZ＝w₁R+w₂O

其中：

maxZ表示最大化匹配率和匹配收益的加权和；

w₁平台决策者对匹配率指标的偏好；

w₂平台决策者对匹配收益指标的偏好；

R为匹配率；

O为匹配收益；

w₁、w₂∈[0,1]，w₁+w₂＝1。