一种基于多目标决策的网络货运车货匹配的方法与流程

本发明属于物流，具体涉及一种基于多目标决策的网络货运车货匹配的方法。

背景技术：

1、近几年来，随着网络货运业务快速发展，很多物流公司和甲方企业开始进军网络货运业务。网络货运平台通过互联网技术将货源信息与车辆信息进行整合，为货主和司机提供更高效、精准的物流运输服务，这其中车货匹配算法发挥重大作用。

2、但是，现有的网络货运平台车货匹配系统大都不实用，大都没有构建完善的车货匹配模型，部分模型参数没有考虑全面，部分构建的车货匹配模型不合理。车货匹配模型不实用，会导致平台资源整合能力和智能调度能力水平低下，不能更大化发挥网络货运平台的价值。本发明提供一种实用的基于多目标决策的车货匹配方法，为货主和司机提供更可靠的、更快的、更准确的车货匹配服务和，实现货源和运力的实享共享和精准匹配，提高装载率，降低空驶率，最大化实现平台价值。

技术实现思路

1、本发明目的是提供一种新的基于多目标决策的网络货运车货匹配的方法，用于解决现有技术中车货匹配模型的模型参数没有考虑全面，导致车货匹配模型不合理的技术问题。

2、所述的一种基于多目标决策的网络货运车货匹配的方法，包括下列步骤：

3、步骤一、确定车货匹配模型的参数；

4、步骤二、计算物流运输的效益；对应第j辆货车运输完成第i个货源订单所产生的物流运输效益fij的计算公式如下：fij＝p1lrij+p2rj+p3uri，其中p1+p2+p3＝1，且p1、p2、p3∈[0，1]，p1、p2、p3依次表示对应装载率lrij、回程车参数rj和紧急程度uri的权重；

5、步骤三、计算平台交易效率；平台交易效率的计算公式为：eij＝w1drij+w2sij，其中w1+w2＝1，且w1、w2∈[0，1]，式中，w1为货车常跑城市的匹配率drij的权重，w2为货主和司机间的诚信分匹配比例sij的权重；

6、步骤四、计算货车载货率；货车载货率的计算公式如下：

7、

8、式中，dij表示第i个货源订单的发货地址距离第j辆车的距离，odi表示货源订单的运输距离；

9、步骤五、构建车货匹配模型；车货匹配模型的目标函数从物流运输的效益、平台交易效率、货车载货率三个方面考虑，车货匹配模型的目标函数的具体计算公式如下：zmax＝x1fij+x2eij+x3cij，其中x1、x2、x3表示对物流运输的效益fij、平台交易效率eij、货车载货率cij三个方面的偏好；

10、步骤六、基于构建的车货匹配模型进行车货匹配。

11、优选的，所述步骤一中，车货匹配模型的参数包括货源订单参数、货车相关参数和匹配相关参数，第i个货源订单的货源订单参数包括订单货物总重量owi、订单货物总体积ovi、订单最晚提货时间oti、订单的发货地osi、订单的收货地ori、订单的运输距离odi和要求车型dmi；

12、第j辆货车的货车相关参数包括货车载重mwj、最大装载体积mvj、货车的车型vmj、货车单位距离单位重量的运输成本为vcj、第i个货源订单的发货地址距离第j辆车的距离为dij、货车的平均行驶速度vvj、货车单位距离空驶成本为ecj；

13、第i个货源订单和第j辆货车的匹配结果记作mij，当mij＝1表示第j辆货车能够承担第i个货源订单的任务，当mij＝0表示第j辆货车不能承担第i个货源订单的任务，用表达式表示为：mij＝{0，1}，oi∈o，vj∈v，其中，o为货源订单的订单集合，v为等待运输的货车集合，oi表示第i个货源订单，vj表示第j辆货车。

14、优选的，所述步骤二中，物流运输效益需要考虑的因素包括货车是否是回程车、货源紧急程度、装载率三个方面；表示货车是否是回程车的回程车参数用rj表示，具体为：rj∈{0，1}，rj＝1表示是回城车，rj＝0表示不是回城车；将当前时间离最迟提货时间的时间段在一定时间阈值之内的货源订单为紧急订单，用于判断紧急订单并计算紧急程度的公式如下：

15、

16、其中，α表示时间阈值，uri表示第i个货源订单的紧急程度，t表示当前时间；装载率lrij的计算公式如下：

17、

18、优选的，所述步骤三中，平台交易效率的相关参数包括货车常跑城市的匹配率以及货主和司机间的诚信分匹配比例；第j辆货车有k个常跑城市，每个常跑城市距离收货地距离为常跑城市距离收货地城市的最近距离为有对于第i个货源订单而言第j辆货车常跑城市的匹配率为drij，匹配率drij的计算公式为：

19、

20、式中，β为最近城市距离阈值，当时，相应第j辆货车不符合匹配要求，其匹配率drij记作0，否则依据常跑城市距离收货地城市的最近距离进行计算；诚信分匹配比例sij的计算公式为：

21、

22、式中，si表示第i个货源订单的货主的实际诚信分，sj表示第j辆货车的司机的实际诚信分，mi表示货源订单的货主的诚信分最大值，mj表示货车的司机的诚信分最大值。

23、优选的，所述步骤五中，车货匹配模型还包括约束条件，货源订单和货车匹配时如果存在无法满足约束条件的情况，车货匹配模型输出的匹配函数值为0，约束条件包括：

24、载重匹配，货车不能超重运输，表达式为owi*mij≤mwj；

25、装载体积匹配，货车不能超体积运输，表达式为：ovi*mij≤mvj；

26、货车车型匹配，货车的车型需满足货源订单要求，表达式为：dmi*mij≤vmj；

27、提货时间匹配，货车需满足货源订单的订单最晚提货时间oti，表达式为：其中t表示当前时间。

28、优选的，所述步骤六包括下列子步骤：

29、步骤1、货主在平台上完成注册并认证通过后，发布货源订单信息；

30、步骤2、司机在平台上完成注册并认证通过，维护车辆信息；

31、步骤3、进行车货匹配时，平台运行之前构建的车货匹配模型对货源订单和货车一一进行车货匹配，得到相应的货源订单与货车间的匹配函数值；

32、步骤4、对相应货主和司机按匹配函数值分别进行货车和货源订单的排序，排序按从大到小的顺序排序，并将排在前列的货车和货源订单按顺序对应推荐给货主和司机。

33、本发明具有以下优点：本方法为货主和司机提供更可靠的、更快的、更准确的车货匹配服务，实现货源和运力的实享共享和精准匹配，提高装载率，降低空驶率，明显提高了物流运输效益和平台交易效率，最大化实现平台价值，也令货主和司机的利益得到提升，达到了相比现有技术更优的匹配效果。

技术特征：

1.一种基于多目标决策的网络货运车货匹配的方法，其特征在于：包括下列步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多目标决策的网络货运车货匹配的方法，其特征在于：所述步骤一中，车货匹配模型的参数包括货源订单参数、货车相关参数和匹配相关参数，第i个货源订单的货源订单参数包括订单货物总重量owi、订单货物总体积ovi、订单最晚提货时间oti、订单的发货地osi、订单的收货地ori、订单的运输距离odi和要求车型dmi；

3.根据权利要求2所述的一种基于多目标决策的网络货运车货匹配的方法，其特征在于：所述步骤二中，物流运输效益需要考虑的因素包括货车是否是回程车、货源紧急程度、装载率三个方面；表示货车是否是回程车的回程车参数用rj表示，具体为：rj∈{0，1}，rj＝1表示是回城车，rj＝0表示不是回城车；将当前时间离最迟提货时间的时间段在一定时间阈值之内的货源订单为紧急订单，用于判断紧急订单并计算紧急程度的公式如下：

4.根据权利要求2所述的一种基于多目标决策的网络货运车货匹配的方法，其特征在于：所述步骤三中，平台交易效率的相关参数包括货车常跑城市的匹配率以及货主和司机间的诚信分匹配比例；第j辆货车有k个常跑城市，每个常跑城市距离收货地距离为常跑城市距离收货地城市的最近距离为有对于第i个货源订单而言第j辆货车常跑城市的匹配率为drij，匹配率drij的计算公式为：

5.根据权利要求2所述的一种基于多目标决策的网络货运车货匹配的方法，其特征在于：所述步骤五中，车货匹配模型还包括约束条件，货源订单和货车匹配时如果存在无法满足约束条件的情况，车货匹配模型输出的匹配函数值为0，约束条件包括：

6.根据权利要求2所述的一种基于多目标决策的网络货运车货匹配的方法，其特征在于：所述步骤六包括下列子步骤：

技术总结
本发明属于物流技术领域，公开了一种基于多目标决策的网络货运车货匹配的方法，包括下列步骤：步骤一、确定车货匹配模型的参数；步骤二、计算物流运输的效益；步骤三、计算平台交易效率；步骤四、计算货车载货率；步骤五、构建车货匹配模型；步骤六、基于构建的车货匹配模型进行车货匹配。本发明为货主和司机提供更可靠的、更快的、更准确的车货匹配服务，实现货源和运力的实享共享和精准匹配，提高装载率，降低空驶率，明显提高了物流运输效益和平台交易效率。

技术研发人员：张宏伟,卢立新,文超,高青松,周翔,谷翔,于勇,刘存,李光辉,叶波,温鸿
受保护的技术使用者：安徽共生众服供应链技术研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8