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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110097230A(43)申请公布日2019.08.06(21)申请号201910382762.5(22)申请日2019.05.09(71)申请人上汽安吉物流股份有限公司地址200082上海市杨浦区江浦路1000号19楼(72)发明人金忠孝袁彪(74)专利代理机构上海专利商标事务所有限公司31100代理人胡林岭(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q10/06(2012.01)G06Q10/08(2012.01)权利要求书2页说明书9页附图4页(54)发明名称整车物流调度方法及装置、计算机可读介质以及物流系统(57)摘要本发明提供了一种整车物流调度方法及装置、计算机可读介质以及物流系统。所述方法包括:A:对原始数据进行预处理;B:利用贪心算法产生初始的整车物流调度方案集合;C:利用蒙特卡洛算法产生一个整车物流调度方案;D:将所述初始的整车物流调度方案集合与利用所述蒙特卡洛算法产生的整车物流调度方案混合并比较,淘汰劣解,保留优解,得到一组优解解集,用所述优解解集更新所述初始的整车物流调度方案集合;E:循环执行步骤C和D直到终止条件满足,最终所保留的优解解集为非劣最优的整车物流调度方案的集合;F:依据场景需求,在所述非劣最优的整车物流调度方案的集合中选取适合当前场景的方案。CN110097230ACN110097230A权利要求书1/2页1.一种整车物流调度方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:A:对原始数据进行预处理,得到有效可用的订单数据、板车数据;B:对所述订单数据和板车数据,利用贪心算法产生初始的整车物流调度方案集合;C:对所述订单数据和板车数据,利用蒙特卡洛算法产生一个整车物流调度方案;D:将所述初始的整车物流调度方案集合与利用所述蒙特卡洛算法产生的整车物流调度方案混合,比较所述混合在一起的各方案,淘汰劣解,保留优解,得到一组优解解集,用所述优解解集更新所述初始的整车物流调度方案集合;E:循环执行步骤C和D直到终止条件满足,最终所保留的优解解集为非劣最优的整车物流调度方案的集合;F:依据场景需求,在所述非劣最优的整车物流调度方案的集合中选取适合当前场景的方案。2.如权利要求1所述的整车物流调度方法,其特征在于:步骤B还包括:利用约束条件判断步骤B所产生的初始的整车物流调度方案集合是否合理,若合理,则保留所述初始的整车物流调度方案集合;步骤C还包括:利用约束条件判断步骤C所产生的整车物流调度方案是否合理,若合理,则保留所述整车物流调度方案。3.如权利要求2所述的整车物流调度方法,其特征在于,所述约束条件包括以下的一个或多个:配载约束;意向方向约束;可拼城市数量约束。4.如权利要求1所述的整车物流调度方法,其特征在于,所述蒙特卡洛算法包括对订单数据和板车数据进行随机排序,然后从排好序的第一个板车开始装车,并将订单按照排好序的顺序进行装载,装载的时候进行所述约束条件的检测,直到这个板车装满,然后进行下一个板车的装载,直到订单被装完或者板车用完,算法结束,产生所述一个整车物流调度方案。5.如权利要求1所述的整车物流调度方法,其特征在于,所述保留优解指如果一个整车物流调度方案A的各个优化目标都比另一个整车物流调度方案B好,则将方案A作为优解保留,将方案B作为劣解淘汰,如果方案A只有部分优化目标比方案B好,而其余的没有方案B好,则将方案A和方案B一起作为优解保留。6.如权利要求5所述的整车物流调度方法,其特征在于,所述优化目标包括以下中的多个:最大化装载商品车数量、最大化装载商品车紧急订单数量、最大化大中型商品车数量、最小化异地拼车数量。7.如权利要求1所述的整车物流调度方法,其特征在于,所述非劣最优的整车物流调度方案的集合为Pareto最优解集。8.一种整车物流调度装置,其特征在于,所述整车物流调度装置包括预处理模块、蒙特卡洛算法模块、非劣最优解集求解模块以及方案选择模块;所述预处理模块,被配置成对原始数据进行预处理,得到有效可用的订单数据、板车数2CN110097230A权利要求书2/2页据;将所述订单数据和板车数据作为输入,输入到所述蒙特卡洛算法模块;并对所述订单数据和板车数据,利用贪心算法产生初始的整车物流调度方案集合;所述蒙特卡洛算法模块,被配置成根据所述订单数据和板车数据基于蒙特卡洛算法产生一个整车物流调度方案;所述非劣最优解集求解模块,被配置成将所述初始的整车物流调度方案集合与所述蒙特卡洛算法模块产生的整车物流调度方案混合,比较所述混合在一起的各方案,淘汰劣解,保留优解,得到一组优解解集,用所述优解解集更新所述初始的整车物流调度方案集合;所述循环执行上述步骤直到终止条件满足,最终所保留的优解解集为非劣最优的整车物