[发明专利]基于改进型A*算法的物流配送车辆调度方法有效

专利信息
申请号: 201710609578.0 申请日: 2017-07-24
公开(公告)号: CN108154254B 公开(公告)日: 2022-04-05
发明(设计)人: 易星;吴昊;陈军;杨晓星;易阳 申请(专利权)人: 南京交通职业技术学院
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q10/08;G06Q50/30;H04L67/12
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 211188 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 改进型 算法 物流配送 车辆 调度 方法
【权利要求书】:

1.基于改进型A*算法的物流配送车辆调度方法,其特征在于,所述方法包括改进型A*算法和物流配送算法两个部分;所述的改进型A*算法用于快速搜索两点间较优路径,包括:网格化配送区域、优选适当评估距离、以递归法搜索最短距离三个部分;物流配送算法用于生成从配送中心发往各客户节点的车辆信息,包括车辆编号、经过的客户节点、车辆路线、载重量和路线总距离,包括:计算各客户节点到物流中心的距离和路线、改进的加权图算法生成配送方案两个部分;

其中改进型A*算法的实现步骤为:

(1)网格化配送区域:已知客户节点精确地理位置的前提下,将地图按一定的比例划分为方形网格(Grid),网格状态以一个二维数组描述;网格则可通过网格状态标记为□,在数组中以0表示;网格不可通过则网格状态标记为在数组中以1表示;路径是从起点网格S到终点网格E经过网格的集合,其中经过的网格被称为“节点”,节点有可通过和不可通过两种状态,可通过时有沿网格的XY轴方向移动和沿网格对角线方向移动两种方式;

(2)优选适当评估距离:节点n(xn,yn)为从起点S(xS,yS)和终点E(xE,yE)经过n步所到达的节点,其评估距离f(n)=g(n)+h(n),其中g(n)是从起点S到节点n所经过路径的距离,取网格边长为d,i为从起点A到节点n所经过的某一网格,如通过该网格是沿网格的XY轴方向移动,则通过该网格经过的距离d(i)=d,如通过该网格是沿网格的对角线方向移动,则通过该网格经过的距离h(n)是从节点n到终点E的启发函数,其值为两点间曼哈顿距离和欧氏距离的最小值,以Min()表示返回最小值函数,则h(n)=Min((|xn-xE|+|yn-yE|),如地形已知,且为方便计算,也可直接选用曼哈顿距离,即h(n)=|xn-xE|+|yn-yE|;当曼哈顿距离相同时再比较欧氏距离;

(3)以递归法搜索最短距离:用A*(S,E)描述从起点S到终点E之间的较优路径并返回路径的权值,路径权值以L1表示,open集合存放所有被考虑来寻找最短路径的网格,closed集合存放不再被考虑的网格,集合Pmin存放open集合中f(n)值最小的网格,所有集合均以堆栈形式保存,遵循后进先出原则,构建链表K存放最终路径,A*(S,E)的算法描述如下:

STEP1:清空open、closed集合,将S放到open集合;

STEP2:当open不为空时继续,否则返回错误并退出;

STEP3:在open中找出评估距离最小的节点n,将n放入Pmin中;

STEP4:如果n=E,表示找到终点,转到step9,否则继续;

STEP5:将n从open集合移除,添加到closed集合中;

STEP6:检查n周围所有可通行的网格G,跳过不可通行的网格;

STEP7:将所有不在open集合中的G添加到open集合中;

STEP8:返回STEP2;

STEP9:从E开始,依次弹出Pmin集合中的节点加入链表K,直到返回起点S,逆置链表K即可得到从起点S到终点E的路径,且路径的权值L1=f(E);

其中物流配送算法的实现步骤为:

(1)计算各客户节点到物流中心的距离和路线,已知配送中心A地址为(xA,yA),客户节点Vi的地址(xVi,yVi)(i=1,2,…,n),通过改进型A*算法计算配送中心到每一节点Vi的路径权值放入一维数组Lse[Vi]=A*(A,Vi)(i=1,…,n),并保存其路径;

(2)通过改进的加权图算法生成配送方案,已知配送中心A(xA,yA),客户节点和路径用一个加权无向图来描述,G=(V,E),V={V1,…,Vn},E={(Vi,Vj)}(Vi∈V,Vj∈V),用二维数组L[Vi][Vj]存储顶点Vi到Vj之间的权值,L[Vi][Vj]=A*(Vi,Vj);D[k]存放每辆车的行驶距离包括返回到配送中心的距离,其中(k=1,2,…,M),M为车辆最大值;Q[k]存放每辆车行驶中的载重量,其中(k=1,2,…,M);每辆车的最大行驶距离为Lmax;每辆车的最大车载量为Qmax;集合VT为未分配节点的集合;集合S[k]为分配给第k辆车的顶点的集合;节点a为过程变量,表示当前出发搜索下一跳的顶点;其算法描述如下:

STEP1:初始化变量k=1,VT=V;

STEP2:初始化S[k]=Φ,Q[k]=0,D[k]=0,a=A;

STEP3:VT为空时转STEP10,否则继续;

STEP4:从集合VT中通过改进型A*算法找出与a距离最小的顶点V[i];

STEP5:判断(Q[k]+Q[V[i]]=Qmax)AND(D[k]+L[a][V[i]]+Lse(V[i])=Lmax),如果为真转STEP6,否则转STEP9;

STEP6:D[k]=D[k]+L[a,V[i]],Q[k]=Q[k]+Q[V[i]],a=V[i];

STEP7:将顶点V[i]放入集合S[k]中,删除集合VT中的V[i];

STEP8:返回STEP3;

STEP9:D[k]=D[k]+lse[a],k=k+1,返回STEP2;

STEP10:D[k]=D[k]+lse[a],结束;

此时返回的S[k]集合中保存的就是车辆k所需访问的客户节点,其访问顺序为S[k]集合中元素的顺序,所有物流配送车辆只需按照该车对应集合依次访问其中的客户节点即可。

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