[发明专利]社区团购生鲜配送路径优化算法

权利要求书

1.社区团购生鲜配送路径优化算法，其特征在于：根据对生鲜仓库信息、团长信息、订单信息进行可视化的动态管理，利用利用强化学习寻找最优的配送路径方案。

2.根据权利要求1所述的社区团购生鲜配送路径优化算法，其特征在于，所述利用利用强化学习寻找最优的配送路径方案，首先进行模型假设，设定具体的报酬函数，最终完成模型算法的建设。

3.根据权利要求2所述的社区团购生鲜配送路径优化算法，其特征在于，所述模型假设具体包括如下步骤：

S1、送货前，所有生鲜已经在仓库完成分拣作业；

S2、配送车辆单程计算，从配送中心载货出发，到达团长端进行货物卸车，无需当日返回配送中心；

S3、所有货物送到终端团长固定位置处都有时间约束，如果配送未在约束时间内将货物送达，就会产生赔偿费用。

4.根据权利要求3所述的社区团购生鲜配送路径优化算法，其特征在于，所述S1中所有配送车辆统一车型，最大载重相同，且不考虑在库内装车的时间；

物流中心位置是固定的，且只有一个；

每个终端团长的收货点位置是确定的，且只有一个收货点。

5.根据权利要求3所述的社区团购生鲜配送路径优化算法，其特征在于，所述S2中每一辆物流配送车辆都可以为多个客户进行服务；

每一个客户针对生鲜类每天都必须被服务，且只接受一个车辆进行服务；

所有车辆配送的货物均为同等大小，同等规格的货物；

所有团长的生鲜类要货需求都是已知的，且都小于车辆的最大装载量，且所有客户都需要司机进行自行卸车。

6.根据权利要求3所述的社区团购生鲜配送路径优化算法，其特征在于，所述S3中所有终端团长卸货处，都存在可连通的道路，都有停车位置，且不考虑司机停车点跟卸货点之间的距离；

车辆行驶的距离、行驶时间不能大于最大的持续时间；

没有明确每个团长要求的服务时间，配送车辆到达收货点之后，卸货时间只与货物的重量有关，每单位的货量的卸货时间为1。

7.根据权利要求1所述的社区团购生鲜配送路径优化算法，其特征在于，所述社区团购生鲜的配送还要满足客户要求的时间窗，所以具体报酬函数为三者之和的最小值，具体的设定如下：

固定成本：设置U为固定成本，W₁为固定成本总费用，固定成本的表示为：

W₁＝车辆数*U；

运输过程中的可变成本：设置油耗的成本为F元/km，车辆速度设为运输过程中的可变成本为W₂，则可变成本的表示为：

W₂＝F∑s；

超过时间窗口的时间惩罚成本：针对社区团购生鲜配送客户收货的时间约束，如果当货物在[h_i,j_i]时间窗范围内到达，则客户的满意度最高，时间惩罚的费用就为0；

在客户可接受的时间窗范围[u_i,l_i]内，但是不在[h_i,j_i]，则货物是在超过l_i时间内到达了，则惩罚费用为订单金额的两倍。