[发明专利]基于弹性集成的车辆运单智能配送方法及其系统

说明书

本发明公开了一种基于弹性集成的车辆运单智能配送方法，设置响应时间参数，处理运单匹配请求；根据运单的规模选择匹配模式，该匹配模式包括精准匹配和启发式匹配；根据匹配模式适配相应的匹配算法，并在计算完成后返回匹配策略；对接收到的匹配策略进行约束管理，选择相适宜的运单匹配结果。本发明还公开了一种基于弹性集成的车辆运单智能配送系统，包括运单响应模块、运单匹配模块、算法适配模块和策略约束模块。本发明可平衡实时性与准确性，实现弹性求解时间，且扩展性强，满足大部分车辆运单配送场景。

技术领域

本发明涉及配送物流技术领域，具体涉及一种基于弹性集成的车辆运单智能配送方法及其系统。

背景技术

在城市配送物流中，车辆运单配送或者称VRP(Vehicle Routing Problem,车辆优化调度，简称VRP)问题是一项重要研究内容。近年来，随着现代物流的发展，对其进行优化，可以提高物流的经济效益；满足客户多样化、个性化的需求，从而实现物流的科学化、服务水平的现代化。

综合过去有关车辆运单配送的求解方法，可以分为精确算法(exact algorithm)与启发式解法(heuristics)，其中精密算法有分支界限法、分支切割法、集合涵盖法等；启发式解法有节约法、模拟退火法、禁忌搜索法、遗传算法、神经网络、蚁群算法等。1995年，Fisher曾将求解车辆路线问题的算法分成三个阶段。第一阶段是从1960年到1970年，属于简单启发式方式，包括有各种局部改善启发式算法和贪婪法(Greedy)等；第二阶段是从1970年到1980年，属于一种以数学规划为主的启发式解法，包括指派法、集合分割法和集合涵盖法；第三阶段是从1990开始至今，属于较新的方法，包括利用严谨启发式方法、人工智能方法等。

但是传统的车辆运单规划运算方法有以下的不足：

1、单一的求解方法，或者是精确算法，或者是一种启发式解法。

2、求解时间相对较长。在配送点较多的情况下，无法满足实时性的要求。

3、对配送点较多与配送点较少的情况无区分对待。

4、无法满足对特殊客户的一些特殊配送点特殊配送需求。

发明内容

基于此，针对上述问题，有必要提出一种平衡实时性与准确性，实现弹性求解时间，且扩展性强，满足大部分车辆运单配送场景的基于弹性集成的车辆运单智能配送方法及其系统。

本发明提供一种基于弹性集成的车辆运单智能配送方法，其技术方案如下：

一种基于弹性集成的车辆运单智能配送方法，包括以下步骤：

a、设置响应时间参数，处理运单匹配请求；

b、根据运单的规模选择匹配模式，该匹配模式包括精准匹配和启发式匹配；

c、根据匹配模式适配相应的匹配算法，并在计算完成后返回匹配结果；

d、对接收到的匹配结果进行约束管理，选择相适宜的运单匹配结果。

在本技术方案中，先获取运单匹配请求，再根据设置的响应时间参数，处理运单匹配请求，可自动进行流量控制；然后根据运单的规模，可自动进行匹配选择，精准匹配可在一定时间内返回最优解，启发式匹配也可在一定时间要求内返回较优解，在实时性与准确性之间弹性切换，使得在匹配车辆较少的情况下，可保证找到最优解；在匹配车辆较多的情况下，可以在保证一定准确性和时间的条件下返回最终结果；然后根据选择的匹配模式执行不同的匹配算法，集成了多种匹配算法，使计算过程更完善，且可弹性时间内返回结果；然后，对返回的结果进行条件约束，选择出最优化的策略。

优选的，所述步骤a包括以下步骤：

a101、接收运单匹配请求，并根据设置的响应时间参数进行处理；