一种基于物联网的智能化物流管理方法及系统与流程

本发明涉及物流管理，尤其是涉及一种基于物联网的智能化物流管理方法及系统。

背景技术：

1、二十一世纪以来，科学技术的发展与革新推动了世界科技水平的高速发展，其中，物联网的发展与应用，给国内外整个物流行业的发展都带来了重大的革新，其能够为传统物流行业提供更高效、更快速、更精确、更智能的物流管理系统，不仅能够充分满足现代企业发展所需要的日渐苛刻的物流需求，还为专家学者进行企业智能物流管理系统的研究提供了更加先进、可靠的条件，随着制造业的飞速发展以及互联网技术的广泛应用，物流行业正处于蓬勃发展的阶段。生产制造企业的加工和生产成品所需时间和经济成本远低于运输成本，故而物流被视作它们的“第三收益来源”。如今，为了降低产品物流总体成本、提高物流竞争力，对运输进行智能化物流管理已经成为重要驱动力。

2、现有技术中存在通过物联网对物流进行智能化管理的技术方案，比如说，中国发明专利（cn112907193a）公开了一种基于大数据和物联网的智慧物流运输管理系统，包括：物流运输服务器、物流运输终端和数据库，物流运输服务器分别与数据库和各物流运输终端具有通信连接。物流运输服务器包括：运输建网单元、初始化单元、运输路径单元和路径优化单元，各单元间具有通信连接。建立时空物流运输网，并根据运输时间属性值和运输位置属性值获取每辆物流运输车的物流运输路径以得到每辆物流运输车的物流运输路径序列。根据第一运输系数、第二运输系数、第三运输系数、货物运输时间、货物等待运输时间和货物运输等待时间获取每条物流运输路径的路径优度，然后将物流运输路径序列中路径优度最大的物流运输路径作为最优物流运输路径。

3、然而，上述方案在进行最优物流运输路径求解时，方法粗略，导致求解的最优路径并非为最优解。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提出一种基于物联网的智能化物流管理方法及系统，用于提高最优物流作业方案的准确度。

2、为了实现上述目的，提供一种基于物联网的智能化物流管理方法，所述方法包括以下步骤：

3、s1：物流订单信息采集模块获取物流订单信息，并上传至云服务器；

4、s2：运输车辆信息采集模块获取运输车辆信息，并上传至云服务器；

5、s3：所述云服务器根据所述物流订单信息以及所述运输车辆信息制定物流作业方案；

6、所述s3具体为：

7、s3.1：建立物流作业方案模型；

8、s3.2：通过改进遗传算法对所述物流作业方案模型进行求解，从而得到所述物流作业方案；其中，所述改进遗传算法对遗传算法的适应度函数进行改进，改进后的适应度函数的计算公式为：

9、；

10、其中，p为第p个运输方案，f（p）为运输方案p的适应度函数， f1（p）为运输方案p的路径适应度函数，f2（p）为运输方案p的用时适应度函数，（xi，yi）为p运输方案中第i个物流订单的坐标，（xi+1，yi+1）为p运输方案中第i+1个物流订单的坐标，a和b为系数，n为运输方案中物流订单的总数，ti为运输方案中晚完成第i个物流订单所需的时间；

11、s4：所述运输车辆根据所述物流作业方案执行物流任务，从而实现智能化物流管理。

12、优选地，系数a和b的计算过程为：

13、sa：获取不同地区的物流参数以及针对每个地区人工标定的a和b的值作为训练集；

14、sb：建立人工神经网络模型；

15、sc：采用所述训练集对所述人工神经网络模型训练；

16、sd：将待管理区域的物流参数输入至所述人工神经网络模型中，输出a和b的值。

17、优选地，所述物流参数为物流管理地区的订单数、运输车辆数量、物流管理地区面积、物流管理地区拥堵评分。

18、优选地，所述物流订单信息包括装货地点，货物目的地，货物类型，货物尺寸。

19、优选地，所述运输车辆信息包括运输车辆位置、最大载货量、车厢尺寸。

20、优选地，运输车辆信息采集模块通过运输车辆自带的gps与云服务器通信，用于对运输车辆的位置信息在云服务器上实时更新。

21、优选地，所述s3.1中，所述物流作业方案模型包括目标函数和约束条件。

22、优选地，所述目标函数为完成所有物流订单的总成本最小；数学表达式为：

23、；

24、；

25、其中，xijk为运输车辆k执行的i点到j点的运输任务完成状态参数，dij表示装货地点i到货物目的地j的距离，n为物流订单数量，p为运输车辆数量；

26、所述约束条件为：运输车辆满足物流订单需求时的运输车辆的载重不能超过运输车辆的额定最大载重；

27、数学表达式为：

28、；

29、其中ri为第i个物流订单的货物重量，yi为第i个物流订单被运输车辆j服务的状态参数，其中yi为0表示该物流订单未被运输车辆j服务，yi为1表示该物流订单被运输车辆j服务，wj为物流车辆j的额定最大载重，n为物流订单总数。

30、优选地，所述s3.2具体为：

31、s3.2.1：建立配送区域地图，并采用实数编码方式对所述区域地图的不同位置进行编码；

32、s3.2.2：初始化运输车辆的路径种群；

33、s3.2.3：计算每个运输车辆初始路径的适应度值，并根据所述适应度值选择将进入下一代的个体；

34、s3.2.4：随机选择两个染色体进行交叉变异操作；

35、s3.2.5：判断是否达到终止条件，若达到则输出最优染色体作为物流作业方案，若未达到，则执行所述s3.2.3。

36、根据本发明的另一方面，提供一种基于物联网的智能化物流管理系统，所述系统采用上述的一种基于物联网的智能化物流管理方法，其中，所述系统还包括：

37、物流订单信息采集模块，用于获取物流订单信息，并上传至云服务器；

38、运输车辆信息采集模块，用于获取运输车辆信息，并上传至云服务器；

39、云服务器，根据所述物流订单信息以及所述运输车辆信息制定物流作业方案；

40、物流管理模型，用于根据所述物流作业方案执行物流任务，从而实现智能化物流管理。

41、本发明的优点和有益效果为：

42、本发明首先建立物流作业方案求解模型，然后采用改进遗传算法无物流作业方案求解，在求解过程中，对遗传算法的适应度函数进行改进，根据路径的长短以及路径是否拥堵建立适应度函数，可有效提高适应度函数对物流作业方案的判断准确度。

43、同时，本发明借助深度学习模型，通过对不同地区不同状态的物流参数的数据集学习，然后输入待管理区域的物流参数，从而可得到更适用于本区域的a和b的值，使得适应度函数值更为准确。

技术特征：

1.一种基于物联网的智能化物流管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能化物流管理方法，其特征在于，系数a和b的计算过程为：

3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的智能化物流管理方法，其特征在于，所述物流参数为物流管理地区的订单数、运输车辆数量、物流管理地区面积、物流管理地区拥堵评分。

4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能化物流管理方法，其特征在于，所述物流订单信息包括装货地点，货物目的地，货物类型，货物尺寸。

5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能化物流管理方法，其特征在于，所述运输车辆信息包括运输车辆位置、最大载货量、车厢尺寸。

6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能化物流管理方法，其特征在于，运输车辆信息采集模块通过运输车辆自带的gps与云服务器通信，用于将运输车辆的位置信息在云服务器上实时更新。

7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能化物流管理方法，其特征在于，所述s3.1中，所述物流作业方案模型包括目标函数和约束条件。

8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的智能化物流管理方法，其特征在于，所述目标函数为完成所有物流订单的总成本最小；数学表达式为：

9.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能化物流管理方法，其特征在于，所述s3.2具体为：

10.一种基于物联网的智能化物流管理系统，其特征在于，所述系统采用权利要求1-9任一项所述的一种基于物联网的智能化物流管理方法，其中，所述系统还包括：

技术总结
本发明涉及物流管理技术领域，尤其是涉及一种基于物联网的智能化物流管理方法及系统，本发明首先建立物流作业方案求解模型，然后采用改进遗传算法物流作业方案求解，在求解过程中，对遗传算法的适应度函数进行改进，根据路径的长短以及路径是否拥堵建立适应度函数，可有效提高适应度函数对物流作业方案的判断准确度。同时，本发明借助深度学习模型，通过对不同地区不同状态的物流参数的数据集学习，然后输入待管理区域的物流参数，从而可得到更适用于本区域的a和b的值，使得适应度函数值更为准确。

技术研发人员：韩金虎
受保护的技术使用者：河北临空集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/6/5