[发明专利]配载车线优化方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及物流运输领域，公开了一种配载车线优化方法、装置、设备及存储介质，用于提高货运车辆资源的利用率，降低货运成本。该方法包括：设置基于禁忌搜索算法的配载车线优化模型，配载车线优化模型包括决策变量、优化目标和禁忌表，决策变量包括配送车辆数和行车路径，优化目标为在预设约束条件下，使配送车辆数和空车返回数之和最小；初始化禁忌表，生成决策变量的初始解；将初始解作为决策变量的当前解进行迭代运算；统计迭代运算的迭代次数，当迭代次数达到预设次数时，获取当前解的最新更新结果，将最新更新结果作为配载车线优化结果进行输出。

技术领域

本发明涉及物流运输技术领域，尤其涉及配载车线优化方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着物流行业和电子商务的不断发展，快递行业兴起，快递业务逐年增多，如何控制货运成本，成为了物流公司普遍关注的问题。

防止空车回程是快递业务控制成本的重要组成部分。目前，物流公司普遍采用多物流分拨点合作的方式进行快递运输，即，在不同地址设立对应的物流分拨点，快递包裹从起始分拨点出发，中间经过若干个中转分拨点，最终将快递运输到目标分拨点。随着快递业务的爆发式增长和物流分拨点的扩建，物流公司规划和管理配载车线的难度大大增加，由于车线规划不合理等原因，空车回程的现象时有发生，这无疑导致了货运车辆资源的浪费，增加了货运成本。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种配载车线优化方法、装置、设备及存储介质，旨在对物流配载车线进行优化，从而提高货运车辆资源的利用率，降低货运成本。

本发明第一方面提供了一种配载车线优化方法，所述配载车线优化方法包括：

设置基于禁忌搜索算法的配载车线优化模型，所述配载车线优化模型包括决策变量、优化目标和禁忌表，所述决策变量包括配送车辆数和行车路径，所述优化目标为在预设约束条件下，使配送车辆数和空车返回数之和最小，其中，所述配送车辆数为完成预设配送任务所需的车辆数，所述空车返回数为完成预设配送任务后的空车返回数，所述预设配送任务为多个预设物流分拨点之间的配送任务集合；

初始化所述禁忌表，并采用局部搜索算法，生成所述决策变量的初始解；

将所述初始解作为所述决策变量的当前解进行迭代运算，在每次迭代过程中，根据所述当前解和预设的搜索算子，生成一个与所述当前解对应的候选解集合，并根据所述候选解集合和所述优化目标，对所述禁忌表和所述当前解进行更新，更新后的当前解参与下一次迭代；

统计所述迭代运算的迭代次数，当所述迭代次数达到预设次数时，获取所述当前解的最新更新结果，将所述最新更新结果作为配载车线优化结果进行输出。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述将所述初始解作为所述决策变量的当前解进行迭代运算，在每次迭代过程中，根据所述当前解和预设的搜索算子，生成一个与所述当前解对应的候选解集合，并根据所述候选解集合和所述优化目标，对所述禁忌表和所述当前解进行更新，更新后的当前解参与下一次迭代的步骤包括：

将所述初始解作为所述决策变量的当前解进行迭代运算，在每次迭代过程中，获取预设的搜索算子对应的邻域动作；

根据所述邻域动作，对所述当前解中的配送车辆数和行车路径进行变换，得到一个与所述当前解对应的候选解集合；

根据所述优化目标，从所述候选解集合中确定第一最优候选解；

根据所述第一最优候选解，对所述禁忌表和所述当前解进行更新，更新后的当前解参与下一次迭代。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述根据所述邻域动作，对所述当前解中的配送车辆数和行车路径进行变换，得到一个与所述当前解对应的候选解集合的步骤包括：