物流配送调度算法分析

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计算每条线路从起点到终点的最短路径。 用插入法比较加入一个新的运单之后,最短路
径的变化,选择最优的站点进入到路线中。
运行一段时间之后可以将插入法和历史数据结合考 虑。从而获取更加合适的伙伴集合。
重复上述过程得到各个线路对应的运单集合。
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算法框架
2.根据伙伴站点的数量和约束条件确定运 输的车辆。
算法输入条件分析 6.数据信息
6.2道路信息
名称、地址范围、距离、单(双)向、所属区 划、交叉点。
道路级别及车速限制:州际、主干道路、次级 道路、地方道路和坡道,各级别道路对应的车 速及浮动量。
道路限制:车型限制、单行道、高峰时间、高 峰时间、高峰时车速、封路区域、封路时间、 车牌单双号等
对伙伴站点按照到达时间的先后排序,按照顺 序安排运单,主要考虑的因素有:
运单是否满足时间需要; 运单的距离因素; 车辆的装载和空车; 需要定义一个约束函数来计算。
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算法框架
3.根据车辆的运单和约束条件对运输路径 调整。
在各个车辆的运输任务确定之后根据运单的情 况来确定最短路径。此时问题简化为旅行商问 题(TSP)。
起始点已知,结束
每一辆车的起始站点、结束站点、发车时间
点,发车时间由
算法确定。
车牌(有些道路在特定日期限制单(双)车牌)
仅仅在路线规划 中使用
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算法输入条件分析 3.送货策略设置(重点)
A.大宗货物优先:先送最大宗货物, 卸下后能减少后面路线的车行油 耗。
3.送货策 B.紧急订单优先:需要把紧急订单
考虑用启发式算法,增加历史数据的参考。 也可以对比各种经典算法,选择合适的。
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百度开发接口调研
基本数据信息有,没有找到的信息:
各级别道路对应的车速及浮动量。(需要落实) 道路限制:车型限制、单行道、高峰时间、高
峰时间、高峰时车速、封路区域、封路时间、 车牌单双号等
有获取距离的接口 有显示路径的接口 没有找到GPS动态定位的接口 直接嵌入到JavaScript中运行。
(2)货运公交的信息; (3)道路信息;
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问题描述
调度策略满足:
发出车量尽可能少,车辆装载率高而空车率低, 在满足上述需求基础上进一步考虑车辆运行里 程的优化。
装载率=实际装载量/总装载能力*100% 空车率=空车行走距离/配送的总距离*100%
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算法输入条件分析 1.线路基本信息
2. 通常在派发调度任务时,货运路线的信息是 已知的。货运车辆的数量和车辆起点(位置) 是已知的。但是车辆运行时间和路线需要算法 确定。
算法确定的车辆起始和终点是否可以不同?已经解 决:起始点与线路相同,终点可以设置(1,线路起 始点,线路终点,可停车的站点)
3
问题描述
3. 每个货运站点需要装载或者卸载的货物有重 量、体积、数量、性质等信息,同时指定了的 货运公交到达时间(货运公交车需要在此时间 之前到达)。
的任务如果出
பைடு நூலகம்
现不满足的情
况将提醒。
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算法输入条件分析 6.数据信息
6.1 运单信息
货物名称、数量、体积、重量、发货/收货、 常温/冷藏、货物属性、产生时间、可接收时 间、卸货/装货耗时,起始站点、目标站点。
相同类型的运输任务可以同车;可接收时间为 目标站点可以接收订单的时间范围。
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线路出发时间是否允许调整、调整范围(根据
5. 契
车辆调整更合适,默认也可以应用于该线 路中的所有车辆)
由线路中各个站 点的时间与车 辆到达的时间 差来决定
合 时 调整到达次序 间
仅仅在线路内部 调整
窗 的 调整等待时间(不能为负数) 方
仅仅在线路内部 调整

减少的任务将直
接删除。增加
增加或者减少任务
3.调度统计 信息
调配车辆数目,总里程数、理论上的总费用、 每辆行驶里程数、理论上的成本及费用 (油耗等)
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算法指标
1.装载率,空车 率,无贡献 时长 装载率>=85%;空车率<=20%; 无贡献时长<=30%;等待时长/总时长
2.规模
支撑业务量为500个节点、100000票托运单、1500辆 车;运行时间不大于2小时。
路起点.(3) 可停车的中间
站点。
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算法输入条件分析 2.车辆设置
车辆容积限制标准(体积、重量、两者同时考虑、 每辆车辆需要单
其他单位)
独设置限制标准
2. 车 辆 设 置
提供车辆类型及每种类型的数量
车辆使用时的优先顺序或者 系统自行比较车辆的组合方式。
每条线路的出发 点都应该有此信 息
默认自有车辆优先
略设置
先送掉;
C.最远客户优先(最近客户优先)
D.行驶距离优先;
默认为D项。 A,B,C项可以 与D,E项组合 使用。
E.运行的时间优先;
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算法输入条件分析 4.伙伴排序依据(具体含义?
初始点 4.伙
伴 排 序 中心 依 据
最近站点
暂时不考虑) 暂时不考虑) 暂时不考虑)
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算法输入条件分析 5.契合时间窗的方式
物流配送调度算法分析
2020年3月7日
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Topics
问题描述 算法输入条件分析 算法输出分析 算法指标 算法异常处理 算法框架 百度地图接口调研
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问题描述
问题背景:
1. 城市中有固定的货运公交站点,货运公交运 行于各个站点间,并且可在各个站点进行装货 和卸货。
4. 货物送到货运站点然后再送到指定的客户。
算法需要根据客户地址确定该客户订单对应的最近 的货运站点
5. 调度任务通常一天会派发两次(上午,下午 各一次)。
算法运行时间需要控制在2小时左右。(根据地图 规模,站点数量等指标来确定。)
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问题描述
调度策略考虑的因素有:
(1)各个货运站点的发货信息和收货信息、 收发货时间等。
此部分信息需要从GIS数据中拿到。
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算法输入条件分析 6.数据信息
6.3 站点信息
货运节点地理信息 节点的经纬度值。 节点属性 (取和送)。(出发节点、返回节点、
其他)。 节点的车辆类型限制 m种车型。
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算法输出
1.路线 2.地图显示
站点(按到达顺序排序)[序号,站点描述、 站点地址、立方、时间段表(希望时间 与预计到达时间)] 。输出界面上可以 进行手动微调。
手动微调是仅限于 线路内部调整 吗?如果有节 点删除,删除 节点怎么处理?
a.地图上显示站点的运输顺序;b.车辆行驶 路径信息,包括各个车辆经过的道路、 车辆在停靠站点以及各个站点停靠的时 间。上述路径信息可最终向用户显示出 时段图、配送路线、线路播放
地图显示需要地理 系完成,并需 要确定好接口; 车辆运行路线 的存储及显示 需要与GIS系统 沟通
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讨论
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提醒然后处理。
个车辆载重限
制时报警。
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算法框架
算法框架包括主要三个部分:
1.根据系统的运输线路设置和约束条件获取该 运输线路的伙伴站点。
2. 根据伙伴站点的数量和约束条件确定运输的 车辆。
3.根据车辆的运单和约束条件对运输路径调整。
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算法框架
1.根据系统的运输线路设置和约束条件获 取该运输线路的伙伴站点。
预期出发时间、
预期运行时间、 线 最长运行时间
每条线路可以单独设置, 也可以设置一个值供所 有线路使用
路 线路经过的站点数量限制

本 信 出发前后和货运站点交接时 息间

每个站点可以有自己的 交接时间也可以设置一 个值供所有站点使用
置 每条线路可以有多辆车参与
运输任务,车辆的终点
线路与车辆关系
可以是(1)线路终点(2)线
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异常情况
1.运单量 运单量超出车辆运力。
运输时间不满足, 当选用最合适 的车尽最快速 度运输,到达 时间不满足时 报警;
2.运单时间 运输车辆不能满足运单时间要求。
运单体积过大, 运单体积超出 可用车辆最大 容量时报警;
3.单个运单
运单超重。当运
运输车辆不能满足运单重量或者体积; 单重量超出整
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