[发明专利]基于快递柜的派件路径生成方法、装置、设备和存储介质有效
申请号: | 201910869583.4 | 申请日: | 2019-09-16 |
公开(公告)号: | CN110544068B | 公开(公告)日: | 2023-01-24 |
发明(设计)人: | 李杰;黄明;姜东晓 | 申请(专利权)人: | 深圳市丰巢科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/08 | 分类号: | G06Q10/08;G06Q10/04;G06N3/00 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 快递 路径 生成 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种基于快递柜的派件路径生成方法,其特征在于,包括:
获取快递员的派件信息,所述派件信息包括所述快递员派件的多个快递柜的地理位置信息和每一个快递柜的派件数量;
获取每一个快递柜在不同时间的可用格口数;获取所述快递员的单件派件耗时和所述快递员的移动速度;
基于所述地理位置信息、可用格口数、所述单件派件耗时、所述移动速度以及所述派件数量建立目标耗时函数;
初始化蚁群模型参数,通过所述目标耗时函数和蚁群算法确定所述快递员派件的耗时最短的派件路径作为最优派件路径;
所述获取每一个快递柜在不同时间的可用格口数,包括:
获取每一个快递柜的历史数据,所述历史数据包括按照预设周期记录所述快递柜的可用格口数所生成的数据;
基于所述历史数据生成所述快递柜的周转率曲线;
基于所述周转率曲线确定每一个快递柜在不同时间的可用格口数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
输出所述最优派件路径的路径信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述快递员的单件派件耗时和所述快递员的移动速度,包括:
获取移动速度分布曲线和单件耗时分布曲线;
基于所述移动速度分布曲线确定所述快递员的移动速度;
基于所述单件耗时分布曲线确定所述快递员的单件派件耗时。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取移动速度分布曲线和单件耗时分布曲线,包括:
获取预设数量的快递员的移动速度;
基于所述预设数量的快递员的移动速度生成移动速度分布曲线;
获取多个快递员的历史派件日志;
基于所述历史派件日志确定快递柜单件耗时分布曲线和手动单件耗时分布曲线。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述单件耗时分布曲线确定所述快递员的单件派件耗时,包括:
基于所述快递柜单件耗时分布曲线确定所述快递员采用所述快递柜派件时的快递柜单件派件耗时;
基于所述手动单件耗时分布曲线确定所述快递员手动派件时的手动单件派件耗时。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,所述单件派件耗时包括快递柜单件派件耗时和手动单件派件耗时,所述基于所述地理位置信息、可用格口数、所述单件派件耗时、所述移动速度以及所述派件数量建立目标耗时函数,包括:
基于以下公式建立目标耗时函数:
其中,n为第n个快递柜,dn-1_n为第n-1个快递柜到第n个快递柜的距离,s为移动速度,Nn为在第n个快递柜的派件数量,Cn为第n个快递柜的可用格口数,ept为快递柜单件派件耗时,hpt为手动单件派件耗时。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述初始化蚁群模型参数,通过所述目标耗时函数和蚁群算法确定所述快递员派件的耗时最短的派件路径作为最优派件路径,包括:
初始化蚁群模型参数;
对所述蚁群模型进行迭代,得到迭达后的多条初始派件路径;
通过所述目标耗时函数计算每条初始派件路径的派件耗时;
基于所述派件耗时从多条初始派件路径中确定出耗时最短的派件路径作为最优派件路径。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理