一种基于物流订单的车辆调度管理方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，特别是指一种基于物流订单的车辆调度管理方法及系统。

背景技术：

1、车辆调度管理是物流运作中的核心环节，它直接影响到物流效率、成本控制和客户满意度。然而，传统的车辆调度管理方法有的存在诸多缺陷，难以满足现代物流业的高效、灵活和智能化需求。

2、例如，传统方法有的基于固定的运输路线和计划进行调度，缺乏对数据驱动的洞察。这种方式忽视了历史运输数据中蕴含的信息，如运输模式、高峰期和常发延误区域等，这些信息对于优化调度方案至关重要。

3、其次，传统方法在处理实时数据方面有的存在一些不足。在运输过程中，车辆位置、货物需求变化和实时路况等关键因素会不断变化，而传统方法有的难以实时响应这些变化，从而导致调度方案僵化，无法最大化运输效率。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是提供一种基于物流订单的车辆调度管理方法及系统，可以实现更高效、更智能的车辆调度管理。

2、为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

3、第一方面，一种基于物流订单的车辆调度管理方法，所述方法包括：

4、步骤11，对历史运输数据进行分析，以识别隐藏在数据中的运输模式、高峰期和常发延误区域；

5、步骤12，利用运输模式、高峰期和常发延误区域，结合车辆数量、装载量、时间窗口以及成本，采用遗传算法确定初步的车辆调度方案；

6、步骤13，在运输过程中，实时接收并处理来自各个车辆的数据流，包括gps位置、货物需求变化和实时路况信息；利用数据流和初步的车辆调度方案，动态计算对应的车辆路径；根据车辆路径，更新车辆调度方案，并确定对应的关键物流节点；

7、步骤14，基于车辆路径和关键物流节点，采用蚁群算法优化物联网传感器的部署位置，以得到优化的传感器部署方案；通过优化的传感器部署方案，实时监控关键参数，关键参数包括温度、湿度和震动；

8、步骤15，对来自物联网传感器的关键参数进行异常检测，若发现异常情况，则触发预警。

9、进一步的，对历史运输数据进行分析，以识别隐藏在数据中的运输模式、高峰期和常发延误区域，包括：

10、获取历史运输数据，包括运输时间、路线、车辆信息、货物信息和天气状况；对历史运输数据进行清洗和预处理，以得到预处理后的历史运输数据；

11、利用聚类分析，对预处理后的历史运输数据进行识别，以识别货物运输的路径和时间窗口模式；

12、对预处理后的历史运输数据中的时间维度通过峰值检测方法进行分析，识别出运输活动的高峰期；

13、通过热点分析法分析预处理后的历史运输数据中的延误记录，以得到发生延误的区域。

14、进一步的，利用运输模式、高峰期和常发延误区域，结合车辆数量、装载量、时间窗口以及成本，采用遗传算法确定初步的车辆调度方案，包括：

15、随机生成多个初始解作为初始种群，每个解代表一种车辆调度方案；

16、根据运输成本、时间窗口约束和装载量约束，为每个解计算一个适应度值；

17、采用轮盘赌选择法，根据适应度值选择对应的个体进入下一代，采用部分匹配交叉方法，生成新的解；随机交换基因的位置，生成新的种群，重复选择、交叉和变异，直到达到预设的迭代次数，以得到最终的个体，将最终的个体作为初步的车辆调度方案。

18、进一步的，适应度值的计算公式为：

19、；

20、其中，、和是权重系数；表示单位距离的运输成本；表示第辆车行驶的距离；是车辆的数量；表示车辆到达第个节点的实际时间；和分别表示第个节点允许的最早和最晚到达时间；是物流节点的数量；表示第辆车的实际装载量；表示第辆车的最大装载量；是使用的车辆数量；和；、和是索引值。

21、进一步的，利用数据流和初步的车辆调度方案，动态计算对应的车辆路径，包括：

22、从数据流中提取当前所有车辆的gps位置信息；获取实时路况信息；

23、将整个物流网络抽象为一个图模型，其中节点表示物流节点，边表示行驶路径，物流节点包括仓库、配送中心和客户地点；

24、利用实时路况信息，动态更新图模型中各边的权重；

25、对于每一辆车，以其当前gps位置作为起点，在图模型中初始化dijkstra算法；创建一个距离数组，用于存储从起点到各个节点的最短距离估计值；初始化时，将起点的距离设为0，其余节点的距离设为无穷大，表示尚未找到路径；创建一个已访问节点的集合，初始化为空集；

26、从距离数组中选择距离起点对应的未访问节点作为当前节点；遍历当前节点的所有邻居节点，并更新当前节点到达邻居节点的距离估计值；如果通过当前节点到达邻居节点的距离更短，则更新邻居节点的距离；将当前节点标记为已访问，并将其加入已访问节点的集合中，直到所有节点都被访问，以得到最终路径；

27、根据最终路径，获取从起点到目标节点的详细路径信息；

28、根据从起点到目标节点的详细路径信息，结合车辆调度方案中的时间窗口和车辆载重，对最终路径进行筛选，以得到更新后的路径信息。

29、进一步的，根据车辆路径，更新车辆调度方案，并确定对应的关键物流节点，包括：

30、分析更新后的路径信息，以得到分析结果，包括每条路径的优势、劣势以及潜在的风险点；

31、根据每条路径的优势、劣势以及潜在的风险点，调整初步的车辆调度方案，包括确定每辆车的具体出发时间和到达时间，分配相应的货物装载和卸载任务，更新调度方案中的驾驶员安排和车辆维护计划；

32、获取更新后的路径信息上各段道路的实时和历史交通流量数据；

33、分析实时和历史交通流量数据，找出流量峰值出现的时间段和地点；

34、计算各条路径被车辆使用的频率，识别出频繁使用的路径；

35、识别出不同路径之间的交汇区域，评估各个交汇区域在网络中的连通性程度，即各个交汇区域连接不同路径的数量；

36、根据流量峰值出现的时间段和地点、频繁使用的路径和各个交汇区域连接不同路径的数量，进行综合评估，识别出交汇点，交汇点为关键物流节点。

37、进一步的，基于车辆路径和关键物流节点，采用蚁群算法优化物联网传感器的部署位置，以得到优化的传感器部署方案，包括：

38、分析所有车辆的行驶路径，包括起点、终点、途经的关键物流节点以及各路径段的长度和行驶时间；

39、获取关键物流节点的位置和货物流转量；

40、定义目标函数，在车辆路径和关键物流节点的基础上，随机生成对应的蚂蚁，即候选解，每个蚂蚁代表一种传感器部署方案；

41、定义蚂蚁在搜索过程中的移动规则，蚂蚁根据当前位置的信息素浓度和启发式信息选择下一个部署位置，在每次迭代后，根据蚂蚁的搜索结果和目标函数的评估值来更新信息素，重复进行蚂蚁的搜索和信息素的更新，直到达到预设的迭代次数，以得到优化的传感器部署方案。

42、进一步的，实时路况信息包括道路拥堵状况、交通事故和道路维修。

43、第二方面，一种基于物流订单的车辆调度管理系统，包括：

44、分析模块，用于对历史运输数据进行分析，以识别隐藏在数据中的运输模式、高峰期和常发延误区域；

45、确定模块，用于利用运输模式、高峰期和常发延误区域，结合车辆数量、装载量、时间窗口以及成本，采用遗传算法确定初步的车辆调度方案；

46、处理模块，用于在运输过程中，实时接收并处理来自各个车辆的数据流，包括gps位置、货物需求变化和实时路况信息；利用数据流和初步的车辆调度方案，动态计算对应的车辆路径；根据车辆路径，更新车辆调度方案，并确定对应的关键物流节点；

47、优化模块，用于基于车辆路径和关键物流节点，采用蚁群算法优化物联网传感器的部署位置，以得到优化的传感器部署方案；通过优化的传感器部署方案，实时监控关键参数，关键参数包括温度、湿度和震动；

48、预警模块，用于对来自物联网传感器的关键参数进行异常检测，若发现异常情况，则触发预警。

49、第三方面，一种计算设备，包括：

50、一个或多个处理器；

51、存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现所述的方法。

52、第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述的方法。

53、本发明的上述方案至少包括以下有益效果。

54、对历史运输数据进行分析，以识别隐藏在数据中的运输模式、高峰期和常发延误区域。这一步骤有助于理解运输过程中的各种规律和潜在问题，比如哪些时段是运输高峰期，哪些区域容易发生延误，以便更好地规划运输路径和时间，减少延误和提高效率。

55、通过综合考虑多种因素并使用遗传算法，这一步骤能够生成一个初步但高效的车辆调度方案，有助于企业在资源有限的情况下，最大化运输效率，降低成本，并满足时间窗口的要求。实时数据处理使得车辆调度更加灵活和精准，可以根据实际情况及时调整车辆路径和调度方案，以应对交通拥堵或货物需求变化，大大提高了运输的可靠性和响应速度。

56、通过优化传感器的部署位置，可以更有效地监控关键物流节点的环境参数，如温度、湿度和震动，不仅有助于确保货物的安全和质量，还能及时发现并解决问题，提高客户满意度。异常检测机制能够及时发现潜在的问题，比如货物受损或环境变化，一旦触发预警，可以迅速采取措施，防止问题扩大。