[发明专利]基于遗传算法和启发式策略的电商订单装箱优化方法

权利要求书

1.基于遗传算法和启发式策略的电商订单装箱优化方法，其特征在于，该优化方法将电商订单分割为裸送货物和非裸送货物；对于非裸送货物，根据货物的数量多少，选择采用枚举法、结合块处理的遗传算法、或者模块化方法得到所述非裸送货物针对不同快递商的物流成本；加总所述裸送货物和非裸送货物的物流成本，得到所述电商订单对于不同快递商的总物流成本和装箱方案；输出总物流成本最低所对应的快递商及装箱方案；其中，所述枚举法、块处理法、模块化法均为启发式策略，遗传算法中包含启发式策略；所述裸送货物为自带包装、不需要再用纸箱包装的大件货物，所述非裸送货物为需要装箱的货物；

该方法具体包括：

S1、导入数据，所述数据包括电商订单数据、快递价格、箱型数据；设置遗传算法参数，所述遗传算法参数包括种群规模、迭代次数、代沟、交叉概率和变异概率；

S2、分离电商订单中的裸送货物和非裸送货物，计算裸送货物对于不同快递商的快递成本；转到步骤S3计算非裸送货物对于不同快递商的物流成本；所述物流成本包括纸箱成本和快递成本两部分；

S3、若货物数量＝N₁，转到步骤S4；若N1货物数量＝N₂，转到步骤S5；若货物数量N₂，转到步骤S6；

S4、对于货物数量＝N₁的订单，采用枚举法计算物流成本；转到步骤S7；

S5、对于N1货物数量＝N₂的订单，先对货物进行块处理；若块数量＝N₁，转到步骤S4用枚举法计算；否则用遗传算法迭代优化得到物流成本；转到步骤S7；

S6、对于货物数量N₂的订单，先进行整箱模块化处理，将货物分成整箱和散件两部分；直接计算整箱货物物流成本，散件货物物流成本利用步骤S5计算；转到步骤S7；

S7、计算得到非裸送货物对于不同快递商的物流成本后，与裸送货物进行加和，得到该订单对于不同快递商的总物流成本及对应装箱方案；输出物流成本最低的装箱方案、对应快递商和物流成本。

2.如权利要求1所述的基于遗传算法和启发式策略的电商订单装箱优化方法，其特征在于，所述优化方法的目标为总物流成本最低，选择总物流成本最低的快递商安排寄送；

目标函数为：

min(Cost_总k)，k＝1,2,3…K (1)

约束条件为：

Cost_总＝Cost_A+Cost_B (2)

V_jV_maxj(1-Percent_预留)，j＝1,2,3…N (6)

l_货≤l_箱，x_ij＝1，i＝1,2,3…M，j＝1,2,3…N (7)

w_货≤w_箱，x_ij＝1，i＝1,2,3…M，j＝1,2,3…N (8)

h_货≤h_箱，x_ij＝1，i＝1,2,3…M，j＝1,2,3…N (9)

式(1)为目标函数，K为待选快递商的总个数；k为第k个快递商；

式(2)为每种快递商定价下装箱方案的总物流成本计算公式，总物流成本等于裸送货物和非裸送货物的物流成本之和；

式(3)为每种快递商定价下裸送货物的快递成本，若总重不超过首重则按照首重收费，若超过首重则超出部分向上取整乘以续重每单位价格；

式(4)为每种快递商定价下非裸送货物的总成本，等于快递成本与纸箱成本之和；

式(5)表示一件货物只能放入一个箱子中；

式(6)表示每个箱子都有一定的预留空间，盛装货物的总体积不得超过箱子预留空间以外的最大体积；

式(7)、式(8)、式(9)分别表示货物摆放方向的长、宽、高不得超过箱子对应尺寸；

其中：Cost_总k表示在第k个快递商定价策略下优化得到的总物流成本；对于某种快递商定价策略，Cost_总是该定价策略下的总物流成本，Cost_A和Cost_B分别表示该定价策略下裸送货物和非裸送货物的总物流成本；W_总表示订单总重，W_首表示对应快递商的首重，P_f表示首重收费价格，P_a表示单位重量续重收费价格；ECost和BCost分别表示非裸送货物在对应快递商定价策略下的快递成本和纸箱成本，N是订单使用的箱子总数，P_bj是第j个箱子的成本；M是货物总数，x_ij＝1表示第i个货物放入第j个箱中，x_ij＝0则不放入；V_j表示第j个箱子盛装货物的总体积，V_maxj表示第j个箱子的最大容量，Percent_预留表示箱子预留空间占最大容量的百分比；l，w，h分别表示货物或者箱子对应某种摆放方向的长、宽、高。