一种基于运输车辆异常自动重新生成物流路径的方法与流程

本发明涉及物流，具体是一种基于运输车辆异常自动重新生成物流路径的方法。

背景技术：

1、随着经济的不断发展，特别是近几年电子商务的快速发展，物流配送规模急剧扩大。物流路径规划是物流行业中的一个重要组成部分,物流路径规划是指根据物流系统的要求，综合考虑各种因素，确定从起点到终点的最优路径，包括运输方式、运输路线、运输时间等方面的决策。

2、物流路径规划的目标是在满足客户要求的前提下，尽可能降低物流成本，提高物流效率。为此，需要综合考虑多种因素，包括客户的需求、运输方式的选择、运输路线的优化、运输时间的安排等。物流路径规划是一个复杂的问题，需要考虑多种因素，灵活运用各种方法和技术，以达到最优的规划效果。

3、《物流配送车辆路径优化方法和装置》(申请号201510455181.1)的专利文件包括初始化拥堵矩阵α、距离矩阵d，生成配送路径权值矩阵ω＝αd，初始化种群模块nzq，选择种群规模nx、最大遗传代数ng、交叉率β、变异率γ和遗传代数n＝0，采用贪婪算法生成一条初始路径r1，对初始路径r1进行变异操作，生成nzq-1个新路径，对初始路径与新路径组成第一代种群计算每条路径的适应度an，在当前种群中采用选择算子选择适应度最高的nx条路径，并对这nx条路径进行交叉和变异操作，生成下一代群体，更新n＝n+1，当n＝ng时，计算最新的种群中所有路径的适应度an，选择当前种群中适应度最高的配送路径为最优路径。

4、《物流配送车辆路径优化方法及系统》(申请号201910209518.9)的专利文件包括运送时间、运送路程、运送物品类型、运送物品质量体积；筛选符合物流运送业务要求的物流配送方，并按照预置匹配方式择一匹配；获取所匹配的物流配送方必经的物流节点；依据物流节点，获取由运送路程起点经过物流节点到达运送路程终点的所有路径；从获取的所有路径中筛选出符合运送时间要求的筛选路径；并将筛选路径发送至物流运送设备作为候选路径。

5、以上所列举专利都是从起点到终点都是按照事先规划好的路径进行物流运输，如果运输过程中车辆出现异常情况，在现阶段基本上是通过人工对车辆的状态进行监测，发现问题后，物流系统往往无法及时响应,只能待人工汇报和确认之后才能进行调配,导致物流配送出现延误。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于运输车辆异常自动重新生成物流路径的方法，该方法能够实现车辆异常的自动检测，并重新生成物流路径,减轻人工干预,降低因车辆异常造成的物流延误,提升物流系统的敏捷性和抗干扰能力。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

3、一种基于运输车辆异常自动重新生成物流路径的方法，包括以下步骤：

4、s1、实时监测运输车辆运行状态，并将信息上传到物流管理系统；

5、s2、物流管理系统接收到车辆运行状态后进行实时分析判断；

6、s3、当判断出运输车辆属于异常状态时,物流管理系统自动规划新的物流路径；

7、s4、物流管理系统将新的物流路径发送给物流车辆通知送货员。

8、进一步的，步骤s1在运输车辆上安装车载诊断仪和定位设备,通过can总线获取车辆实时状态数据,并定时上传到物流管理系统。

9、进一步的，步骤s2物流管理系统对车辆运行状态进行实时分析判断包含利用规则引擎过滤正常状态数据,识别异常数据；对关键故障码进行解析,确定故障类型；检测车速明显下降判定交通拥堵状态。

10、进一步的，步骤s3根据dijkstra算法重新计算最短物流路径。

11、进一步的，步骤s4的dijkstra算法包含以下子步骤：

12、s51、加载物流路网数据；

13、s52、初始化dijkstra算法；

14、s53、确定起点和终点；

15、s54、利用dijkstra计算最短物流路径；

16、s55、更新订单及物流路径；

17、s56、下发物流方案。

18、进一步的，步骤s51从物流系统数据库加载该区域所有站点节点数据,以及站点间的路线数据,构建区域物流路网图。

19、进一步的，步骤s52将物流路网图表示为邻接矩阵的形式，以供dijkstra算法处理；为每个节点设置一个距离标记dist[],记录从起点到该节点的当前最短距离。

20、进一步的，步骤s54包含：

21、s541、从起点开始,逐步遍历所有相邻节点,计算起点到各个相邻节点的距离；

22、s542、更新相邻节点距离标记dist[],保存最短路径；

23、s543、重复直到扩展到终点站；

24、s544、返回终点站的dist[]值,获得起点到终点的最短路径。

25、进一步的，所述dist[]数组表示从起点到每一个节点的当前最短路径长度，具体的包含：

26、a)初始化时,将每一个节点的dist[]值设置为正无穷大；

27、b)从起点开始,将起点自己的dist[]置为0；

28、c)每次找到一个距起点更近的新路径时,就更新该节点的dist[]值,记录更小的路径长度；

29、d)重复这个过程,直到找到终点位置,此时终点的dist[]值就是从起点到该终点的最短路径长度；

30、e)通过回溯整个dist[]数组,可以得到起点到终点的完整最短路径。

31、本发明的有益效果是：

32、一、本发明通过在车辆终端植入状态数据实时上传功能,实现了车辆异常情况的主动检测和快速报告,解决了传统依赖人工反馈导致响应滞后的问题。

33、二、在物流管理系统端,利用智能算法进行车辆状态的智能分析,实现对故障和延误的自动识别。

34、三、当检测到车辆异常时,系统可以快速启动重新规划程序,调用dijkstra最短路算法计算出从当前位置到下一个服务点的最优路线,自动生成新的物流方案进行动态调度,有效缩短系统反应时间。相比人工调度流程,该方案具有自动化程度高、响应速度快等优点。

35、四、充分应用车联网技术与最短路算法,可极大程度提升物流系统应对突发事件的敏捷性和适应能力,大幅降低异常情况对系统产生的负面影响。

36、五、高效的异常处理机制使物流系统具备智能感知和自主响应能力,可有效克服人工管理的局限性,增强对动态环境的抗干扰能力,提升整体物流效率。该方案对促进未来交通物流系统的智能化升级提供了良好参考。

技术特征：

1.一种基于运输车辆异常自动重新生成物流路径的方法，其特征在于,包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于运输车辆异常自动重新生成物流路径的方法，其特征在于，步骤s1在运输车辆上安装车载诊断仪和定位设备,通过can总线获取车辆实时状态数据,并定时上传到物流管理系统。

3.根据权利要求1所述的一种基于运输车辆异常自动重新生成物流路径的方法，其特征在于，步骤s2物流管理系统对车辆运行状态进行实时分析判断包含利用规则引擎过滤正常状态数据,识别异常数据；对关键故障码进行解析,确定故障类型；检测车速明显下降判定交通拥堵状态。

4.根据权利要求1所述的一种基于运输车辆异常自动重新生成物流路径的方法，其特征在于，步骤s3根据dijkstra算法重新计算最短物流路径。

5.根据权利要求4所述的一种基于运输车辆异常自动重新生成物流路径的方法，其特征在于，步骤s4的dijkstra算法包含以下子步骤：

6.根据权利要求5所述的一种基于运输车辆异常自动重新生成物流路径的方法，其特征在于，步骤s51从物流系统数据库加载该区域所有站点节点数据,以及站点间的路线数据,构建区域物流路网图。

7.根据权利要求5所述的一种基于运输车辆异常自动重新生成物流路径的方法，其特征在于，步骤s52将物流路网图表示为邻接矩阵的形式，以供dijkstra算法处理；为每个节点设置一个距离标记dist[],记录从起点到该节点的当前最短距离。

8.根据权利要求5所述的一种基于运输车辆异常自动重新生成物流路径的方法，其特征在于，步骤s54包含：

9.根据权利要求7所述的一种基于运输车辆异常自动重新生成物流路径的方法，其特征在于，所述dist[]数组表示从起点到每一个节点的当前最短路径长度，具体的包含：

技术总结
本发明公开一种基于运输车辆异常自动重新生成物流路径的方法，包括以下步骤：S1、实时监测运输车辆运行状态，并将信息上传到物流管理系统；S2、物流管理系统接收到车辆运行状态后进行实时分析判断；S3、当判断出运输车辆属于异常状态时,物流管理系统自动规划新的物流路径；S4、物流管理系统将新的物流路径发送给物流车辆通知送货员；该方法能够实现车辆异常的自动检测，并重新生成物流路径,减轻人工干预,降低因车辆异常造成的物流延误,提升物流系统的敏捷性和抗干扰能力。

技术研发人员：董丙泽,马海云
受保护的技术使用者：上海东普信息科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/25