[发明专利]一种物流配送调度的方法、装置及存储介质、处理器

权利要求书

1.一种物流配送调度的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据物流配送中心参数确定粒子群算法参数；

根据所述粒子群算法参数随机生成一个多维向量的初始种群；

对所述初始种群进行编码得到每个粒子对应的车辆使用情况和车辆服务序列；

根据每个粒子对应的车辆使用情况和车辆服务序列、目标函数，确定所述每个粒子的配送总成本，以及根据所述配送总成本确定粒子的个体最优值、个体最优值连续未更新次数及种群最优值；

对所述粒子的个体最优值、个体最优值连续未更新次数及种群最优值进行不少于一次的迭代运算，用于更新粒子的位置和速度；

根据每次更新后粒子的位置和速度、所述目标函数，确定每次更新后粒子的配送总成本；

根据所述每次更新后粒子的配送总成本确定最优的物流配送调度方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述物流配送中心参数至少包括总车辆数、需要配送的客户数、客户到客户间的距离；

所述粒子群算法参数至少包括种群大小、搜索维度、学习因子。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

预先根据物流配送中心参数确定所述目标函数：

其中，C为该次配送总成本，C₁为车辆固定成本，C₂为运输成本，

C_p为惩罚成本，C₃为超出时间窗的惩罚系数，

m为配送中心拥有的总车辆数，n为需要配送的客户数，

d_ij为第i个客户到第j个客户的最短干道距离，

q_j表示第j个客户的需求量，是决策变量，表示第k辆车是否从第i个客户驶向第j个客户，若是则为1，不是则为0，

[ET_i，LT_i]表示第i个客户的期望时间窗，t_i表示车辆到达第i个客户的时间，Q表示载重量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述初始种群的每一个粒子的位置为一个随机m×n+n维向量，其中m为配送中心车辆数总和，n为客户总数。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，

对所述初始粒子进行编码的方法为：

根据每一个粒子的位置向量生成m×n+n个二维向量，所述二维向量的第一维表示车辆的编号，所述二维向量的第二维表示粒子在空间中的位置矢量；

对m×n+n个二维向量的前m×n个向量和后n个向量的位置矢量的实数值分别进行排序，前m×n个二维向量为所有车辆的使用情况，后n个二维向量为客户点分配情况。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

根据粒子的位置确定其对应的车辆使用情况、车辆服务序列；

根据每个粒子对应的车辆使用情况、车辆服务序列确定所述粒子的车辆固定成本、运算成本及惩罚成本；

将所述车辆固定成本、运算成本及惩罚成本带入所述目标函数，确定所述粒子的配送总成本。