[发明专利]基于0-1规划匹配推送模型的智能物流运输分配的应用

权利要求书

1.基于0-1规划匹配推送模型的智能物流运输分配的模型建立，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：特征的提取；

步骤二：特征的量化；

步骤三：0-1规划匹配推送模型的建立；

所述步骤三的建立具体包括以下步骤：

S1：约束条件的建立，引入变量x_ij作为决策变量，要建立0-1规划模型首先通过问题的要求，建立模型的约束条件：

x_ij＝0或1

若x_ij＝1，则D_i与C_j配对；若x_ij＝0，则D_i与C_j不配对；

若x_ij＝1，则B_i与E_j配对；若x_ij＝0，则B_i与E_j不配对；

S2：目标函数的建立，引入一个变量m_ij作为匹配度矩阵，然后构造一个目标函数表示两者之间最优方案；

S3：0-1规划模型的建立，对具体分析的数据做简单的统计分析；建立约束条件和目标函数后，可以统一建立0-1规划模型；

2.根据权利要求1所述的基于0-1规划匹配推送模型的智能物流运输分配的应用，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：所述特征的提取选取运输产品分类、运输所需时间、运输地点和运输的方式四个特征的相关数据，根据特征之间的关系建立表格；

步骤二：所述特征的量化先确定所需的指标标准，选取某公司的2020年物流运输，将已知条件进行数据化处理，根据每个运输地点对不同类型的运输产品的敏感度进行“评分”；同理根据每个运输所需时间对不同的运输地点的敏感度进行“评分”，根据不同的运输产品在某公司的物流运输的发货量多少进行“评分”，得到三个“评分”；

步骤三：所述约束条件的建立通过n个分类建立，所述第n个分类为运输产品分类B_i个、运输地点分类C_j个、运输所需时间分类D_i个、物流运输发货量E_j引入变量x_ij作为决策变量；

步骤四：所述目标函数的建立通过运输产品分类和运输地点的分类特征之间的最优方案，并判断运输产品分类和运输地点的匹配度，引入一个变量m_ij作为匹配度矩阵，然后构造得出目标函数表示两者之间最优方案；

步骤五：所述统计分析的数据为运输地点和运输产品以及运输所需时间和运输地点，通过对运输地点和运输产品以及运输所需时间和运输地点做简单的统计分析，得各个运输地点对运输产品的频数直方图，得各个运输地点对运输所需时间的频数直方图；

步骤六：根据步骤五的数据和构建的0-1规划模型，用C++软件进行0-1规划模型的编程得到匹配结果；

步骤七：用LINGO软件编写程序，求得最终的匹配度之和为95。

步骤八：通过匹配度结果得出运输产品对所需的运输所需时间到达某个运输地点的适配方法，来进行智能物流运输分配，最终发送信息对发货量进行更新反馈。

3.根据权利要求2所述的基于0-1规划匹配推送模型的智能物流运输分配的应用，其特征在于：所述“评分”的分数分为0-9分，分数越高，用户的敏感度越高。

4.根据权利要求2所述的基于0-1规划匹配推送模型的智能物流运输分配的应用，其特征在于：所述x_ij是决策变量，表示运输产品分类B_i和运输所需时间分类D_i，以及与两者有关的其他特征运输地点分类C_j和物流运输发货量E_j，四个特征之间相互配对。