[发明专利]一种城市配送车辆出行仿真方法及系统

权利要求书

1.一种城市配送车辆出行仿真方法，其特征在于，该方法包括：

(1)根据物流车配送信息、交通小区、城市路网的现有历史数据进行数据预处理，得到物流车配送信息数据、交通小区数据以及道路网数据，并对这些数据进行验证；

(2)抽取一辆物流车一天的配送属性，所述配送属性包括配送车速DV、物流车型号DM、客户需求CD以及当天配送的出行链C，则配送出行链C＝(DC₁-CL₁-CL₂-CL₃-...-CL_m-DC₂-...-DC_i)，其中DC＝(DC₁,DC₂,...,DC_i)为物流车一天到的物流配送中心，CL＝(CL₁,CL₂,...,CL_m,...,CL_n)为物流车服务的客户，m为物流车一次配送中服务的客户数，n为物流车一天配送服务的客户总数，i为物流车当天去物流配送中心的总数；

(3)根据所述配送车速DV、物流车型号DM、客户需求CD利用强化学习理论对物流车的出行链的时空信息进行仿真训练，得到物流车一天配送的最优选择，获取该物流车出行链完整信息；

(4)针对另外的一辆物流车按照以上3步仿真其一天的物流配送信息，直到仿真物流车的数量达到设定数。

2.根据权利要求1所述的城市配送车辆出行仿真方法，其特征在于，步骤(2)中，所述出行链的仿真还可通过出行链链长、出行链一次出行的里程和预期生成的出行链数量仿真训练得到。

3.根据权利要求2所述的城市配送车辆出行仿真方法，其特征在于，所述出行链链长为在区间[1,10]上服从均匀分布的随机整数。

4.根据权利要求2所述的城市配送车辆出行仿真方法，其特征在于，所述出行链上一次出行的里程服从[1,6]上的均匀分布。

5.根据权利要求2所述的城市配送车辆出行仿真方法，其特征在于，所述客户总数为出行链链长-1。

6.一种根据权利要求1-5任一项所述的城市配送车辆出行仿真方法实现的城市配送车辆出行仿真系统，其特征在于，包括：

数据预处理模块，用于根据物流车配送信息、交通小区、城市路网的现有历史数据进行数据预处理，得到物流车配送信息数据、交通小区数据以及道路网数据，并对这些数据进行验证；

配送出行链仿真模块，用于抽取一辆物流车一天的配送属性，所述配送属性包括配送车速DV、物流车型号DM、客户需求CD以及当天配送的出行链C，则配送出行链C＝(DC₁-CL₁-CL₂-CL₃-...-CL_m-DC₂-...-DC_i)，其中DC＝(DC₁,DC₂,...,DC_i)为物流车一天到的物流配送中心，CL＝(CL₁,CL₂,...,CL_m,...,CL_n)为物流车服务的客户，m为物流车一次配送中服务的客户数，n为物流车一天配送服务的客户总数，i为物流车当天去物流配送中心的总数；

出行链训练模块，用于根据所述配送车速DV、物流车型号DM、客户需求CD利用强化学习理论对物流车的出行链的时空信息进行仿真训练，得到物流车一天配送的最优选择，获取该物流车出行链完整信息；

结果生成模块，用于针对另外的一辆物流车按照以上3步仿真其一天的物流配送信息，直到仿真物流车的数量达到设定数

7.根据权利要求6所述的城市配送车辆出行仿真系统，其特征在于，所述出行链训练模块中，出行链的仿真还可通过出行链链长、出行链一次出行的里程和预期生成的出行链数量仿真训练得到。