[发明专利]基于改进型A*算法的物流配送车辆调度方法

说明书

本发明涉及一种基于改进型A^*算法的物流配送车辆调度方法，提出了在物流配送中车辆调度、路径选择和路径规划的一种方案：包括改进型A^*算法和物流配送算法两个部分；其中改进型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。本调度方法兼顾车辆路径中约束条件，减少总运输距离，增强对物流配送过程的全面控制和管理，实现较经济实惠的配送线路。

技术领域

本发明涉及车联网技术领域，尤其涉及一种基于改进型A^*算法的物流配送车辆调度方法。

背景技术

物流配送路径中的车辆调度问题(VRP)是一个典型的组合优化问题，且已被证明是一个NP难问题，很难用精确算法对该问题在有限时间内求解。

一般常用的算法有Dijkstra算法和最佳优先搜索(BFS)算法，但是这两种算法都存在一定的缺点，Dijkstra是典型的单源最短路径算法，遇到地图中的U 型障碍物，Dijkstra算法就会运行得较慢，执行效率方面还需要改进；BFS尽管它比Dijkstra算法快的多，由于它只考虑到达目标的代价，所以遇到地图中的 U型障碍物时它不会避开而选择一条很长的路径。

发明内容

本发明其目的在于提供一种快速便捷的VRP组合优化方案。

本发明采取的技术方案是：

本发明提出一种基于改进型A^*算法的物流配送车辆调度方法，包括改进型 A^*算法和物流配送算法两个部分。

本发明中用到的名词解释如下：

(1)路径：被称为从起点到终点经过节点的连续数列；

(2)路径权值：从一个节点到另一个节点的路径长度；

(3)图：是由节点和边所组成的集合，通常用G＝(V,E)来表示，V是所有节点的集合，E是所有边的集合；

(4)无向图：是一种边没有方向的图，两个顶点之间没有次序关系，例(V1,V2) 与(V2,V1)代表相同的边；

(5)邻接矩阵：对无向图而言，邻接矩阵一定是对称的，其对角线为0，表示的是图中每个节点之间相邻关系的矩阵；

(6)最短路径：无向图中从起始顶点开始到达终点顶点的路径有多条，取其中路径权值最短的一条则为最短路径。

本发明中改进型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。

本发明中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。

本发明中，设物流中心和客户点的位置是已知的，从物流中心使用最多m 辆货车向n个客户配送货物，货车最大载重量为Q_max，最大行驶距离L_max，货车均从物流配送中心出发，完成运送任务后返回物流中心，且具备以下约束条件：

(1)货车运输使用时间最少；

(2)运输距离最短；

(3)使用最少的车辆完成配送；

(4)每次配送线路中的客户货物总量要小于或等于货车的最大载重量；