[发明专利]聚类方法、运输车辆路径规划方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种聚类方法、运输车辆路径规划方法、电子设备及存储介质，其中，该聚类方法包括：基于地理信息系统根据订单的取货地点和送货地点确定订单的货物运输路径；按第一、第二及第三类型聚类确定两两订单的缓冲区重叠关系，将出现第一、第二及第三类型聚类的缓冲区重叠的订单划分至同一个订单集群；第一类型聚类为取货点缓冲区重叠且送货点缓冲区重叠；第二类型聚类为一订单的送货点缓冲区与另一订单的取货点缓冲区重叠；第三类型聚类为一订单的货物运输路径缓冲区与另一订单的取货点缓冲区重叠的第二类型聚类；将运输车辆分配至与其缓冲区重叠的订单集群。通过上述方案能够提高大规模运输车辆调度路径的优化效率。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种聚类方法、运输车辆路径规划方法、电子设备及存储介质。

背景技术

近年来，随着汽车生产制造与销售规模的逐渐上升，汽车物流贸易发展迅速。乘用车运输的主要模式是公路运输，占比高达85%，但其仍然存在空车运输率高达40%的问题。目前许多第三方物流公司对于复杂的车辆调度问题还依靠于低效率且成本高的手动操作，而对于乘用车整车物流（参见图1）进行车辆路径优化的研究尚较少。

有人针对整车物流的车辆调度问题提出了不同的模型和求解方式。目前针对车辆路径问题中的大规模数据集问题，常采用聚类算法对其进行预处理以提高其后续路径规划的速度及准确性。K-means算法是目前常用的一种聚类算法，属于硬聚类算法，是以数据点之间的某种距离作为优化的目标函数，聚类速度较快，但其聚类精度不高，且在实际的运输路径问题中，车辆的行驶路径并不是一条直线，而是多折线，所传统的K-means算法并不能满足实际问题需要。

因此，目前针对车辆路径优化的方法并不能很好地准确求解，很难切实实现物流公司的运输车辆调度优化。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种聚类方法、运输车辆路径规划方法、电子设备及存储介质，以有效提升聚类的合理性与优化程度，提高路径优化效率，从而提高大规模运输车辆调度的效率。

为了达到上述目的，本发明采用以下方案实现：

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种用于运输车辆路径规划的聚类方法，包括：

获取订单集合中各订单的取货地点和送货地点，并基于地理信息系统，根据每个订单的取货地点和送货地点确定相应订单的货物运输路径；

按包括第一类型聚类、第二类型聚类及第三类型聚类的多种聚类方式确定订单集合中两两订单的点缓冲区及线缓冲区之间的重叠关系，以将订单集合中出现所述第一类型聚类、所述第二类型聚类及所述第三类型聚类中任一种聚类方式对应的缓冲区重叠情况的订单划分至同一个订单集群；其中，所述第一类型聚类为不同两个订单的取货地点的点缓冲区重叠且其二者的送货地点的点缓冲区重叠；所述第二类型聚类为不同两个订单中的一个订单的送货地点的点缓冲区与另一个订单的取货地点的点缓冲区重叠；所述第三类型聚类为不同两个订单中第一订单的货物运输路径的线缓冲区与第二订单的取货地点的点缓冲区重叠且该第一订单的送货地点的点缓冲区与该第二订单的送货地点的点缓冲区重叠；

获取运输车辆集合中各运输车辆所在位置地点，并确定各运输车辆所在位置地点的点缓冲区和各订单集群的缓冲区的重叠关系，以将运输车辆分配至与其所在位置地点的点缓冲区重叠的订单集群的缓冲区对应的订单集群中；其中，订单集群的缓冲区包括相应订单集群中所有订单的取货地点的点缓冲区、送货地点的点缓冲区、及货物运输路径的线缓冲区融合组成的缓冲区。

在一些实施例中，所述第一类型聚类中订单的取货地点的点缓冲区为以取货地点为圆心且具有第一半径大小的圆形缓冲区，所述第一类型聚类中订单的送货地点的点缓冲区为以送货地点为圆心且具有第二半径大小的圆形缓冲区；

所述第二类型聚类中订单的送货地点的点缓冲区为以送货地点为圆心且具有第三半径大小的圆形缓冲区，所述第二类型聚类中订单的取货地点的点缓冲区为以取货地点为圆心且具有第三半径大小的圆形缓冲区；