[发明专利]一种多源多点路径规划方法、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种多源多点路径规划方法、设备及存储介质，包括：首先建立多源多点物流配送问题的路径规划目标函数，将配送产品的重量、车辆额定载重量引入该函数；采用自然数编码的方式，对配送路径上的仓库、收货点进行编码；通过改进的随机方法生成初始种群；使用模拟细胞分裂的方法交叉生成新个体，并进行选择、变异等操作，更新种群；迭代计算最优个体的适应度值，直到满足迭代条件，得到最优个体；根据最优个体确定多源多点路径规划目标函数的最优解；最后根据最优个体输出配送路径。优点：优化了初始种群的产生，且用模拟细胞分裂的方式来产生下一代，缩短了寻优时间；很好的解决了实际运输中单车经多仓库往多收货点配送问题。

技术领域

本发明涉及一种多源多点路径规划方法、设备及存储介质，属于物流配送、路径规划、计算机应用技术领域。

背景技术

路径规划问题是解决物流配送过程的关键，但它又是一个非常复杂的NP-hard问题，寻找实际而有效的寻优算法是非常必要的。关于路径算法的研究较多，从最初的精确性传统算法到智能启发式算法的研究都有不少。精确算法依赖严格的数学逻辑思维，以最优解为目标导向，适合小规模问题的求解，当需要解决的问题越来越复杂的时候，这种算法的计算量会成指数型增长，从而导致求解效率低下或根本得不到最优解的局限性。而启发式算法与精确算法相比更加灵活，通过对实际问题的分析和推理建立合理的求解模型，不同的分析角度所建立的数学模型也会有所不同，这在启发式算法中是合理存在的。根据实际物流应用场景对车辆调度的基本模型进行分类，有满载型和非满载型，即根据车辆的载重情况进行分类，载重量与车容量一致为满载型，载重量小于车容量为非满载型；根据配送时间约束，有时间窗型和普通型，若为紧急需求则对时间必定有所要求，有明确时间要求限制的为带时间窗约束的车辆路径问题，否则为无时间窗约束类型；根据配送中心(仓库)的个数进行分类，有单源和多源配送。

考察传统的路径规划方法，对于多源多点的情况下，对于车辆载重的因素尚没有考虑，在实际应用中无法满足对货物重量较敏感的物流配送路径规划需求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种多源多点路径规划方法、设备及存储介质。

为解决上述技术问题，本发明提供一种多源多点路径规划方法，

获取仓库和收获点信息；

根据所述仓库和收货点信息确定以成本最小化为目的的引入配送产品的重量、车辆额定载重量的多源多点路径规划目标函数；

采用自然数编码的方式，对配送路径上的仓库、收货点进行编码；通过改进的随机方法生成初始种群；使用模拟细胞分裂的方法交叉生成新个体，并进行选择、变异等操作，更新种群；迭代计算最优个体的适应度值，直到满足迭代条件，得到最优个体；根据最优个体确定多源多点路径规划目标函数的最优解；最后根据多源多点路径规划目标函数的最优解输出配送路径。

进一步的，所述多源多点路径规划目标函数为：

其d(a,b)表示a和b之间的距离，a和b表示收货点r或者仓库s；α与β为布尔变量，当货物总重量大于车辆额定载重量时，在路径规划中要计入部分收货点的距离，α＝1，β＝0；反之，当额定载重量可容纳货物总重量满足时，无需考虑收货点距离，只考虑仓库间的距离，α＝0，β＝1；R为收货点集合，分别表示仓库s_j与仓库s_j+1之间的两个收货点，k∈R，m∈R，两个仓库之间的k、m取值根据适应度函数生成并两者不相等；M为仓库的个数，N为收货点的个数，i＝1,2,…,N-1，j＝1,2,…,M-1，k＝1,2,…,N、m＝1,2,…,N；

所述多源多点路径规划目标函数还包括以下约束条件：

1)向各个收货点发送的不同各类产品的总量不超过其总存储量；

2)配送过程中车辆的载重量不超过该车型的额定载重量；