[发明专利]基于工作量平衡的物流车辆路径优化方法、系统和介质

权利要求书

1.一种基于工作量平衡的物流车辆路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

确定物流场景，所述物流场景包括第一预设物流场景和第二预设物流场景；

根据所述物流场景构建目标函数和所述目标函数的约束条件；

确定所述物流场景为所述第一预设物流场景，根据车辆容量基于预设密度聚类算法将所述物流场景中的客户分成若干个小簇，并根据预设规则将所述若干个小簇融合成若干个大簇；

确定所述物流场景为所述第二预设物流场景，根据预设规则将若干个小簇融合成若干个大簇；

根据所述约束条件通过蚁群搜索算法在所述大簇中进行车辆路径搜索，并根据所述目标函数对搜索到的路径进行优化。

2.根据权利要求1所述的一种基于工作量平衡的物流车辆路径优化方法，其特征在于，当所述物流场景为第一预设物流场景；

所述目标函数包括最小化旅行成本以及最小化车辆最大工作量和车辆最小工作量的比值；

所述约束条件包括节点服从流守恒约束、每个客户只会被访问一次、每辆车至少服务一个客户、每个客户只由一辆车服务、所有车辆必须离开同一个仓库、车辆不超载。

3.根据权利要求2所述的一种基于工作量平衡的物流车辆路径优化方法，其特征在于，所述根据车辆容量基于预设密度聚类算法将所述物流场景中的客户分成若干个小簇，包括：

计算第一邻居半径和第一密度，并初始化起始核心点状态和节点状态；

根据所述第一邻居半径和所述第一密度确定满足第一预设要求的第一聚类中心点；

获取从所述第一聚类中心可达且满足车载容量客户节点组成一个小簇；

确定满足第二预设要求的第二聚类中心点；

获取从所述第二聚类中心可达且满足车载容量客户节点组成其他小簇；

确定所述小簇个数等于第一预设个数，停止小簇组成过程。

4.根据权利要求3所述的一种基于工作量平衡的物流车辆路径优化方法，其特征在于，在所述根据车辆容量基于预设密度聚类算法将所述物流场景中的客户分成若干个小簇后，所述方法还包括以下步骤：

计算第一噪声节点到每个所述小簇的平均距离，所述第一噪声节点包括小簇组成过程中未被访问的客户节点；

获取所述平均距离小于预设距离对应的小簇和第一噪声节点分别作为第一目标小簇和目标节点；

确定所述目标节点与所述第一目标小簇内的节点个数之和小于等于第二预设个数，将所述目标节点添加于所述第一目标小簇，并将所述目标节点标记为已访问状态。

5.根据权利要求1所述的一种基于工作量平衡的物流车辆路径优化方法，其特征在于，所述根据预设规则将所述若干个小簇融合成若干个大簇，包括：

将所有小簇的状态设为可用状态；

确定第二目标小簇未被融合且所述第二目标小簇具有邻接小簇或邻接大簇，将所述第二目标小簇与满足第三预设要求的目标簇进行融合；所述满足第三预设要求的目标簇为具有最大邻接值，且融合后的大簇内的小簇个数小于等于第三预设个数的小簇或大簇；所述第二目标小簇为所述所有小簇中的其中一个小簇；

确定所述第二目标小簇未被融合、所述第二目标小簇具有邻接小簇或邻接大簇且所述第二目标小簇的需求节点量小于预设小簇需求量，将所述第二目标小簇与满足第四预设要求的目标簇进行融合；所述满足第四预设要求的目标簇为与所述第二目标小簇的距离最近，且融合后的大簇内的小簇个数小于等于第三预设个数的附近小簇或附近大簇；

确定所述第二目标小簇已被融入第一目标大簇且所述第一目标大簇具有邻接小簇或邻接大簇，将所述第一目标大簇与满足第五预设要求的目标簇进行融合；所述满足第五预设要求的目标簇为且融合后的大簇内的小簇个数小于等于第三预设个数的大簇或小簇。