[发明专利]一种大规模订单处理与配送路径优化的方法

摘要

一种大规模订单处理与配送路径优化的方法，包括以下步骤步骤100，根据订单属性，对订单进行ABC分类法初次聚类，划分A类订单、B类订单、C类订单；步骤200，对所述A类订单、所述B类订单、所述C类订单进行BIRCH算法二次聚类，建立聚类特征树，对所述聚类特征树的叶结点进行聚类，获得特征簇；步骤300，根据提货站点属性及物流路径属性，分别采用蚁群算法选择提货站点和物流路径；步骤400，根据步骤200及步骤300的结果，对所述物流路径中所需要经过的站点，采用Dijkstra算法和蚁群算法对所述物流路径进行优化，获得最优路径。

主权项

一种大规模订单处理与配送路径优化的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤100，根据订单属性，对订单进行ABC分类法初次聚类，划分A类订单、B类订单、C类订单；步骤200，对所述A类订单、所述B类订单、所述C类订单进行BIRCH算法二次聚类，建立聚类特征树，对所述聚类特征树的叶结点进行聚类，获得特征簇；步骤300，根据提货站点属性及物流路径属性，分别采用蚁群算法选择提货站点和物流路径；步骤400，根据步骤200及步骤300的结果，对所述物流路径中所需要经过的站点，采用Dijkstra算法和蚁群算法对所述物流路径进行优化，获得最优路径；步骤200中，所述二次聚类包括如下步骤：步骤210，扫描所有数据，建立初始化的CF树，把稠密数据分成簇，稀疏数据作为孤立点；步骤211，根据全局或半全局聚类算法的范围要求，建立一个更小的CF树；步骤220，补救由于输入顺序和页面大小带来的分裂，使用全局/半全局算法对全部叶节点进行聚类；步骤221，将步骤220中的中心点作为种子，将数据点重新分配到最近的种子上，保证重复数据分到同一个簇中，同时添加簇标签；步骤400后还包括以下步骤：步骤500，记录实际站点间的交通时间及站点停留时间；步骤600，将步骤500的结果作为提货站点属性及物流路径属性；所述订单属性包括订单送达时间、订单紧急程度、订单延迟时限；所述提货站点属性包括站点停留时间、站点备货品种、站点备货量、站点位置。