[发明专利]车货匹配方法、装置及计算机存储介质

说明书

本申请实施案例提供一种车货匹配方法、装置及计算机存储介质，所述方法包括：获取货物的基本属性，分析货物的重量和体积、车辆的基本信息，通过数据的融合、逻辑的计算，进行货物的运输匹配；根据货物的属性关联装载车辆的基本信息，匹配可调度车辆供支配调用；根据货物和车辆的匹配结果，给出调配决策，并给出具体的车辆调配方案；本申请能够根据可以调用的“货运车”选择出成本少，装载率高的货运车辆，根据目的地给出每一辆货运车上货物的装载方案。在确保任务完成的前提下，降低运输成本。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种车货匹配方法、装置及计算机存储介质。

背景技术

目前针对货物智能匹配的应用在物流行业有广阔的应用前景，物流高峰时期对物流公司来说，将会产生货运爆仓、运输不及时、效率低、成本高等问题，当前物流园区更多的是考虑人工分拣。特点是：场地需求大、车辆足够多、人员足够充足等。物流市场对于智能分拣系统应用不到位。使得整个货物运输成本较高，客户无法接受，准确率难以保证，效率低。由于货运有多种规格等原因，当前很多物流公司在制定运输计划时主要依赖调度人员的经验，在面对复杂的运输任务时，往往效率低、错误率极高，而且运输成本不尽理想。

发明内容

针对现有技术中的问题，本申请提供一种车货匹配方法、装置及计算机存储介质，能够根据可以调用的“货运车”选择出成本少，装载率高的货运车辆，进而给出每一辆货运车上货物的装载方案和目的地。在确保任务完成的前提下，降低运输成本。

为了解决上述问题中的至少一个，本申请提供以下技术方案：

第一方面，本申请提供一种车货匹配方法，包括：

获取货物的基本属性，分析货物的重量和体积、车辆的装载信息，进行货物的运输匹配；

根据货物的属性关联装载车辆的基本信息，匹配可调度车辆供支配调用；

根据货物和车辆的匹配结果，给出调配决策，并给出具体的车辆调配方案。

首先，获取所述货物的基本属性，分析货物的重量和体积、车辆的装载信息，进行货物、车辆匹配，包括：

收集车辆停靠数据、货物基本属性数据，对数据过滤、补偿、做数据变换，增强数据数量和模型训练的鲁棒性，其中，所述货物的基本属性数据包括体积、重量、长、宽和高中的至少一种。

其次，所述根据货物的属性关联装载车辆的基本信息，匹配可调度车辆供支配调用，包括：

制定多目标约束条件下的最优分配原则。

再次，所述制定多目标约束条件下的最优分配原则，包括：

在给定的I车型和II车型、III车型的基础上建立货物匹配相应的解法；

对不同货运的上下层做条件约束。

最后，所述对不同货运的上下层做条件约束，包括：

建立目标函数S.t min(∑x_i+∑y_i)；

建立约束条件，其中，1-1型货运满足的约束条件：在只用1-1下层的情况下满足：

19-3.615≤(4.61+0.1)×m_1i+(3.615+0.1)×n_1i+(4.63+0.1)×k_1i≤19,i＝0,1,2,3,4,5,，上层的情况满足：19-3.615≤(4.61+0.1)×ε_1i+(3.615+0.1)×η_1i≤19，

在只使用1-2型货运时应当满足以下条件：

下层的情况满足：