[发明专利]考虑订单聚合度的配送路径规划方法与系统

权利要求书

1.一种考虑订单聚合度的配送路径规划方法，其特征在于，包括：

获取所有订单及仓库之间的距离；

使用最佳插入启发式算法生成初始路径；

使用自适应大规模邻域搜索算法生成新的可行路径；

计算新解聚合度目标适应值和新解总距离目标适应值；

同时优化总距离最短与总聚合距离最短，更新最优路径；

所述的新解聚合度目标适应值计算方法如下：

1)按序选择一条路径

整个路径规划共N辆车，第i辆车负责配送M_i个订单，假设选择第i辆车，即第i条路径；

2)计算该路径的虚拟聚合中心

首先，获取该路径上所有订单地图坐标，第i辆车的第j个订单坐标为(x_ij，y_ij)，记其位置为：

P_ij＝(x_ij，y_ij)

其中，i＝1，2，…，N，j＝1，2，…，M_i；

然后，定义导航距离与欧几里得距离；

记两个位置P_j与P_k之间的导航距离为G(P_j，P_k)；

记两个位置P_j与P_k之间的欧几里得距离为E(P_j，P_k)；

最后，将该条路径上所有的坐标平均值作为该路径的虚拟中心；

计算第i辆车所有M_i个订单的平均坐标

称为该路径的虚拟中心，记为

3)选择该路径中距离其虚拟聚合中心最近的订单作为实际聚合中心；

依次计算该路径的所有订单与虚拟中心的欧几里得距离，并记录距离最短的订单t∈{1，2，…，Mi}，记其位置P_it为：

称P_it为该路径的实际中心；

4)该路径中所有订单与其实际聚合中心的导航距离之和作为其聚合距离；

计算该路径的聚合距离C_i，即所有订单与实际中心订单的导航距离之和；因实际中心订单与自身距离为0，因此，取剩余M_i-1个订单的平均导航距离，即

5)遍历所有路径；

6)计算所有路径的聚合距离之和，即总聚合距离：

所述的新解总距离目标适应值的计算方法为：

每条路径行驶距离为S_i，所有路径的距离之和，即

2.根据权利要求1所述的考虑订单聚合度的配送路径规划方法，其特征在于，所有订单及仓库之间的距离是指双向导航距离，获取不同时间、不同路段的车辆行进速度，计算所有订单及仓库之间的双向导航时间。

3.根据权利要求1所述的考虑订单聚合度的配送路径规划方法，其特征在于，使用最佳插入启发式算法生成初始路径，具体为：

初始化时对当前路径运行的路径进行处理，除去其中可以被重新安排的订单点；

对订单集合中的订单按照请求到达时间的先后顺序逐一处理，遍历所有车辆，找到其中对于该订单插入成本最小的车与路径；插入成本等于插入该订单的最优路径的路径成本减去未插入该订单之前原路径的路径成本；

若对所有车辆来说均不存在可行的路径，则拒绝该订单请求；

只有当该订单最佳路径的插入成本小于该订单带来的收益时，接受该订单并以该路径插入。

4.根据权利要求1所述的考虑订单聚合度的配送路径规划方法，其特征在于，自适应大规模邻域搜索算法在搜索过程中采用多种移除和插入的算子，移除算子包括随机移除算子、最坏移除算子、Shaw移除算子，插入算子包括随机插入算子、贪婪插入算子、Regret-2插入算子、Regret-3插入算子；

通过给不同的算子赋予权重，采用轮盘赌的方式分别在移除算子和插入算子中选择在某次迭代过程中采用的一组移除算子和插入算子。