一种用于农产品在线交易平台的物流调度方法与流程

本发明涉及农产品物流调度，具体是一种用于农产品在线交易平台的物流调度方法。

背景技术：

1、农产品在线交易平台接收到的在线订单是在同一个批发市场进行统一发货；目前批发市场一般会对具有较多农作物需求的城市建立一条运输专线；通过运输专线拼车发货、补货，降低物流成本；

2、目前在每条运输专线中，对在线订单进行运输的方式为装满即送，但该方式存在以下缺点：

3、1、因无法预测下一笔订单的时间和运输的体积，从而可能出现未满载的运输车辆空等，或下一笔订单过大，而运输车辆无法装下，从而只能选择下一辆运输车辆进行装载或对该笔订单进行分车运输，显然前者可能会导致运输车辆一直处于等待状态，而后者会导致订单派送困难；

4、2、难以合理控制装载使用的各个车辆类型的数量和顺序，即可能出现订单较少时，使用大型运输车辆，导致车辆利用率过低；或订单过多时，使用小型运输车辆，从而导致需要过多的运输车辆，提高了运输成本；

5、申请公开号为cn114444843a的中国专利公开了一种基于大规模变邻域搜索策略的绿色物流车辆调度规划方法及系统。首先分别使用cw节约算法、最邻近插入算法和随机方法生成初始车辆配送序列。多次重复上述过程，构成初始配送序列的种群；对每个配送序列采用自适应遗传算法进行调度搜索，寻找满足条件的可行调度；采用大规模变邻域搜索算法对满足条件的可行调度进行优化调整，获得候选的配送序列；依据经济成本和环境成本最低的原则，从所有候选配送序列里选择总成本最低的序列，输出为车辆调度规划方案；通过设计运输周期，为每辆运输车辆预先设置好需要运输的待发订单，解决了运输车辆空等的问题；该方案解决的是在已知运输车辆的条件下进行运输，并未能解决对运输车辆进行选择的问题；

6、为此，本发明提出一种用于农产品在线交易平台的物流调度方法。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种用于农产品在线交易平台的物流调度方法，提高运输车辆的利用率，并降低车辆运输成本。

2、为实现上述目的，根据本发明的实施例1提出一种用于农产品在线交易平台的物流调度方法，包括以下步骤：

3、步骤一：收集专线运输数据，基于专线运输数据，获得每条运输专线的运输周期时长；

4、步骤二：收集农作物数据；收集运输车辆数据；收集每条运输专线在每个运输周期中的待发订单数据；基于待发订单数据、运输车辆数据以及农作物数据，为每条运输专线生成车辆数量规划问题；求解车辆数量规划问题，生成各条运输专线的车辆数量调度方案；

5、步骤三：基于车辆数量调度方案、运输车辆容积数据、待发订单数据以及农作物数据，为每条运输专线生成车辆装载规划问题；求解车辆装载规划问题，生成各条运输专线的车辆装载方案；

6、步骤四：基于车辆装载方案、待发订单数据以及运输车辆数据，生成各条运输专线的车辆增量方案；

7、所述收集专线运输数据的方式为：

8、将各条运输专线的编号标记为d，将运输车辆类型的编号标记为c；其中，c=1,2,3,…,c，c为所有运输车辆类型的数量；

9、将第c种运输车辆从运输专线起点出发，完成第d条运输专线的农作物运输，并返程到达运输专线起点的平均时长表示为往返时长，并将该往返时长标记为tcd；

10、所述专线运输数据包括所有运输专线和运输车辆类型的组合对应的往返时长；

11、获得每条运输专线的运输周期时长的方式为：

12、将第d条运输专线对应的运输周期时长标记为td；则运输周期时长td的计算公式为：；其中，t0为预设的大于0的调整系数；

13、将时间按照运输周期时长td划分为不同的时间段，则每个时间段为第d条运输专线的所述运输周期；

14、所述收集农作物数据的方式为：

15、将农作物类型的编号标记为i，i=1,2,3,…,i；其中，i为农作物类型的总数量；将第i种农作物的每单位重量的体积表示为单位体积，并将该单位体积标记为vi；

16、所述农作物数据包括所有农作物类型的单位体积；

17、收集运输车辆数据的方式为：

18、将第c种运输车辆的车厢的最大容积标记为rc，将每台第c种运输车辆进行一次第d条运输专线的农作物运输的运输成本标记为pdc；

19、所述运输车辆数据包括所有类型的运输车辆的最大容积以及所有运输成本；

20、收集每条运输专线在每个运输周期中的待发订单数据的方式为：

21、在线交易平台的处理后台实时接收来自每笔运输专线的目的地的农产品订单数据；

22、对于第d条运输专线的每个运输周期，收集该运输周期中，所有农产品订单数据包含的每种农作物类型对应的农作物下单重量的总重量，将该总重量表示为下单总重量,将第i种农作物的下单总重量标记为wdi；

23、所述待发订单数据包括每笔农产品订单数据以及每种农作物的下单总重量；

24、所述为每条运输专线生成车辆数量规划问题的方式为：

25、对于第d条运输专线：

26、设置数量规划变量xdc；所述数量规划变量xdc表示本次运输周期中，进行农作物运输所使用第c种车辆类型的车辆数量；

27、设计第一优化目标函数fd1；

28、其中，所述第一优化目标函数fd1的表达式为；

29、设计第一约束目标集合u1；其中，所述第一约束目标集合u1为：

30、；

31、以最小化第一优化目标函数fd1为车辆数量规划问题的优化目标，以第一约束目标集合u1作为车辆数量规划问题的约束目标集合；

32、生成各条运输专线的车辆数量调度方案的方式为：

33、使用整数规划求解工具、穷举法或遗传算法对所述车辆数量规划问题进行求解，得到第一解集合；获得第一解集合中每个数量规划变量xdc的变量值；则车辆数量调度方案为：将第c种运输车辆的数量设置为数量规划变量xdc的变量值；

34、为每条运输专线生成车辆装载规划问题的方式为：

35、对于第d条运输专线的每个运输周期，将该周期内待发订单数据中每笔农产品订单数据的编号标记为j，将第j笔农产品订单数据对应的总体积标记为vj；

36、将第d条运输专线的车辆数量调度方案中，第c种运输车辆中每辆运输车辆的编号标记为xc；其中，xc=1,2,3,…,xdc；

37、为第d条运输专线设置车辆装载变量yjxc，所述车辆装载变量yjxc是值为0或1的二值变量，当yjxc=1时，表示第j笔农产品订单数据对应的订单由第xc辆运输车辆进行运输；当yjxc=0时，表示第j笔农产品订单数据对应的订单不由第xc辆运输车辆进行运输；

38、设计第二优化目标函数fd2；

39、其中，所述第二优化目标函数fd2的表达式为；

40、设计第二约束目标集合u2；其中，所述第二约束目标集合u2为：

41、；

42、以最大化第二优化目标函数fd2为车辆装载规划问题的优化目标，以第二约束目标集合u2作为车辆装载规划问题的约束目标集合；

43、生成各条运输专线的车辆装载方案的方式为：

44、使用整数规划求解工具、穷举法或遗传算法对所述车辆装载规划问题进行求解，得到第二解集合；获得第二解集合中每个车辆装载变量yjxc的变量值；则车辆装载方案为：对于任意的农产品订单数据的编号j，若第二解集合中存在车辆装载变量的值yjxc=1，则将第j笔农产品订单数据对应的农产品装载至该车辆装载变量对应的第xc辆运输车辆中进行运输；若不存在任何车辆装载变量的值yjxc=1，则将第j笔农产品订单数据标记为增量订单；

45、生成各条运输专线的车辆增量方案的方式为：

46、计算第d条运输专线中所有标记为增量订单的农产品订单数据的农产品总体积作为额外运输体积，并将该额外运输体积标记为vzd；

47、计算使用第c种运输车辆运输额外运输体积的额外成本edc，则额外成本edc的计算公式为；

48、从所有类型的运输车辆中，选择额外成本最低的运输车辆类型作为运输增量订单的增量运输车辆类型；

49、对于增量订单的增量运输车辆类型，使用装满即运的方式进行运输，即将每笔农产品订单数据的农作物一次装载入一辆增量运输车辆类型的运输车辆中，直至该运输车辆装满，开始使用下一辆运输车辆进行装载，直至所有增量订单装载完成。

50、根据本发明的实施例2提出的一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；

51、所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行上述的用于农产品在线交易平台的物流调度方法。

52、根据本发明的实施例3提出的一种计算机可读存储介质，其上存储有可擦写的计算机程序；

53、当所述计算机程序在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行上述的用于农产品在线交易平台的物流调度方法。

54、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

55、本发明通过收集专线运输数据，基于专线运输数据，获得每条运输专线的运输周期时长，收集农作物数据；收集运输车辆数据，收集每条运输专线在每个运输周期中的待发订单数据，基于待发订单数据、运输车辆数据以及农作物数据，为每条运输专线生成车辆数量规划问题，求解车辆数量规划问题，生成各条运输专线的车辆数量调度方案，基于车辆数量调度方案、运输车辆容积数据、待发订单数据以及农作物数据，为每条运输专线生成车辆装载规划问题，求解车辆装载规划问题，生成各条运输专线的车辆装载方案，基于车辆装载方案、待发订单数据以及运输车辆数据，生成各条运输专线的车辆增量方案；通过对同一运输周期的订单数据进行规划，求解出适合的车辆数量调度方案、车辆装载方案以及车辆增量方案，提高运输车辆的利用率，并降低车辆运输成本。