CN103246967B - 一种汽车旅馆物流配送方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种汽车旅馆物流配送方法，利用区段空驶运输及连锁汽车旅馆的资源，选择最优路线，实现转接配送，确保货主会员的货物及时运达，同时增加空驶车船会员的收入。

Description

一种汽车旅馆物流配送方法

技术领域

本发明涉及一种汽车旅馆物流配送方法，属于运输技术领域。

背景技术

汽车在运输过程中，常常会因没有一个优化的物流配送方法，而在运输过程中，造成运输成本的增加，如汽车的维护费、人力资源的浪费、运输周期的延长，以至于影响下一次运输，因此，十分需要一种汽车旅馆物流配送方法，用于提高现有技术中，汽车运输的效率。

发明内容

发明目的：针对现有技术中存在的问题与不足，本发明提供一种汽车旅馆物流配送方法。利用移动手机的定位搜索技术促成空驶车辆与当地待运货源的配对运输，达到物流与信息流相汇聚、车辆物相匹配的货运集配电子商务平台。

在全国重要运输节点市、县建设覆盖全国的连锁汽车旅馆；每个汽车旅馆除停车住宿餐饮、加气及加气车辆维保外，还包括一个大型存储仓库。当一些货物没有直接返程车船运输时，平台可以利用区段空驶运输及连锁汽车旅馆的资源实现转接配送，确保货主会员的货物及时运达，同时增加空驶车船会员的收入。

比如有一批货物需从北京运往福建，但没有直接返程车辆运输，我们可让货物通过设在武汉、南昌的汽车旅馆配送，经过北京-武汉，武汉-南昌，南昌-福建段的返程车辆即可参加投标，平台选择最优方案执行该次货运任务。

技术方案：一种汽车旅馆物流配送方法，假设有一批货从起始地A到目的地B，选择最优方案执行该次货运的步骤如下：

2、选择途经的汽车旅馆：

以A-B的距离为长轴，以A-B距离的三分之一为短轴划一椭圆，该椭圆范围内的汽车旅馆为执行该次货运的候选汽车旅馆；

2、选择可能运输线路：

假设有n个候选汽车旅馆，我们可以选择从A到B一次运到，也可以最多分n+1次配送；由于n较小，可用穷举法列出每条路线参加竞标。当n较大时，先采用分级分层法选择路线，再根据平台数据库提供的信息比如该路线上的会员数量、运输繁忙程度、运费高低等过滤一定数量的路线，最后我们将得到有限条可能的运输路线。

3、选择最优路线。

假设最后有M条路线参与最后的竞标，s_i表示第i条路线上的配送次数，c_ij表示第i条路线上第j次配送的单价，d_ij表示第i条路线上第j次配送的运输里程，e_ij表示第i条路线上第j次配送的花费，选择最优路线就是运费最少化的问题，用优化问题表示为：

maximize y

$sub\mathrm{ject\; to}:\underset{j=1}{\overset{s_i}{\Σ}}{c}_{ij}{d}_{ij}+e_{ij}\≥y,i=1,\mathrm{...},M$   (公式1)

b_i≤y，i＝1,…,M

其中b_i表示第i条路线运费的最低值，此最低值由货主和平台共同设定以防恶性竞争和负利润。

应用公式1可能有些实际问题要考虑。比如第二最优路线的运费比第一最优路线的运费要高很多，在实际承运时第一最优路线由于洪水等不可抗拒的因素不能通行，承运方不得不走第二最优路线，从而使得运费远远高于最低值。引入功能函数U(s)考虑最优路线与其他路线的差异可导致运费的变动以保障承运方利益，最优路线优化问题进一步表示为主：

maximize y-U(s)

$subj\mathrm{ect\; to}:\underset{j=1}{\overset{s_i}{\Σ}}{c}_{ij}{d}_{ij}+e_{ij}-s_i-y=0,i=1,\mathrm{...},M$   (公式2)

b_i≤y，i＝1,...,M

U(s)的功能是减少风险，可表示为主：

$U\left(s\right)=\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}u\left(s_i\right)$

u(s_i)是单调递增函数，可选择为：

u(s_i)＝b log(s_i),b>0,b为常数

其求解流程见下节详述.通过求解以上优化问题，我们即可获取最优停靠汽车旅馆的运输路线。

4、求解流程

步骤1：生成目标函数：

步骤2：使用稀疏矩阵技术合成非线性约束条件:

c(x)＝0

代表条件

$\underset{j=1}{\overset{s_i}{\Σ}}{c}_y{d}_{ij}+e_{ij}-s_i-y=0,i=1,\mathrm{...},M$

步骤3：形成约束条件

l≤x≤u

代表边界约束条件

b_i≤y,i＝1,…,M

步骤4：使用非线性优化方法求解:

  目标函数

c(x)＝0  非线性约束条件

l≤x≤u  边界约束条件

有益效果：与现有技术相比，本发明提供的汽车旅馆物流配送方法，利用区段空驶运输及连锁汽车旅馆的资源实现转接配送，确保货主会员的货物及时运达，同时增加空驶车船会员的收入。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

汽车旅馆物流配送方法，假设有一批货从起始地A到目的地B，选择最优方案执行该次货运的步骤如下：

3、选择途经的汽车旅馆：

以A-B的距离为长轴，以A-B距离的三分之一为短轴划一椭圆，该椭圆范围内的汽车旅馆为执行该次货运的候选汽车旅馆；

2、选择可能运输线路：

假设有n个候选汽车旅馆，我们可以选择从A到B一次运到，也可以最多分n+1次配送；由于n较小，可用穷举法列出每条路线参加竞标。当n较大时，先采用分级分层法选择路线，再根据平台数据库提供的信息比如该路线上的会员数量、运输繁忙程度、运费高低等过滤一定数量的路线，最后我们将得到有限条可能的运输路线。

3、选择最优路线。

假设最后有M条路线参与最后的竞标，s_i表示第i条路线上的配送次数，c_ij表示第i条路线上第j次配送的单价，d_ij表示第i条路线上第j次配送的运输里程，e_ij表示第i条路线上第j次配送的花费，选择最优路线就是运费最少化的问题，用优化问题表示为：

maximize y

$\mathrm{subject\; to}:\underset{j=1}{\overset{s_i}{\mathrm{\Σ}}}{c}_{\mathrm{ij}}{d}_{\mathrm{ij}}+e_{\mathrm{ij}}\≥y,i=1,...,M$   (公式1)

b_i≤y，i＝1,…,M

其中b_i表示第i条路线运费的最低值，此最低值由货主和平台共同设定以防恶性竞争和负利润。

应用公式1可能有些实际问题要考虑。比如第二最优路线的运费比第一最优路线的运费要高很多，在实际承运时第一最优路线由于洪水等不可抗拒的因素不能通行，承运方不得不走第二最优路线，从而使得运费远远高于最低值。引入功能函数U(s)考虑最优路线与其他路线的差异可导致运费的变动以保障承运方利益，最优路线优化问题进一步表示为主：

maximize y-U(s)

$subj\mathrm{ect\; to}:\underset{j=1}{\overset{s_i}{\Σ}}{c}_{ij}{d}_{ij}+e_{ij}-s_i-y=0,i=1,\mathrm{...},M$   (公式2)

b_i≤y,i＝1,...,M

U(s)的功能是减少风险，可表示为主：

$U\left(s\right)=\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}u\left(s_i\right)$

u(s_i)是单调递增函数，可选择为：

u(s_i)＝b log(s_i),b>0,b是常数

其求解流程见下节详述.通过求解以上优化问题，我们即可获取最优停靠汽车旅馆的运输路线。

4、求解流程

步骤1：生成目标函数：

步骤2：使用稀疏矩阵技术合成非线性约束条件:

c(x)＝0

代表条件

$\underset{j=1}{\overset{s_i}{\Σ}}{c}_{ij}{d}_{ij}+e_{ij}-s_i-y=0,i=1,\mathrm{...},M$

步骤3：形成约束条件

l≤x≤u

代表边界约束条件

b_i≤y,i＝1,…,M

步骤4：使用非线性优化方法求解:

  目标函数

c(x)＝0  非线性约束条件

l≤x≤u  边界约束条件。

Claims (1)

1.一种汽车旅馆物流配送方法，利用移动手机的定位搜索技术促成空驶车辆与当地待运货源的配对运输，其特征在于：配送最优方案步骤如下：

(1)、选择途经的汽车旅馆：

以A-B的距离为长轴，以A-B距离的三分之一为短轴划一椭圆，该椭圆范围内的汽车旅馆为执行该次货运的候选汽车旅馆，所述A为货运起始地，B为目的地；

(2)、筛选可能运输线路：

所有可能的路线，包括从A到B一次运输，以及最多拆分为n+1次配送的路线，其中n为候选汽车旅馆数；当n较小时，用穷举法列出每条路线；当n较大时，先采用分级分层法选择路线，再根据平台数据库提供的信息过滤一定数量的路线，最后得到有限条可能的运输路线，所述信息为该路线上的会员数量、运输繁忙程度、运费高低；

(3)、计算获取最优路线：

设有M条路线参与最后的竞标，s_i表示第i条路线上的配送次数，c_ij表示第i条路线上第j次配送的单价，d_ij表示第i条路线上第j次配送的运输里程，e_ij表示第i条路线上第j次配送的花费，用优化问题表示为：

maximize y

subject to： $\underset{j=1}{\overset{s_i}{\Σ}}{c}_{ij}{d}_{ij}+e_{ij}\≥y,i=1,...,M$      公式1

b_i≤y，i＝1,…,M

其中b_i表示第i条路线运费的最低值，所述最低值可由货主和平台共同设定；

引入功能函数U(s)，考虑最优路线与其他路线的差异，最优路线优化问题进一步可表示为：

maximize y-U(s)

subject to： $\underset{j=1}{\overset{s_i}{\Σ}}{c}_{ij}{d}_{ij}+e_{ij}-s_i-y=0,i=1,...,M$    公式2

b_i≤y，i＝1,...,M

其中，U(s)的功能是减少风险，可表示为：

$U\left(s\right)=\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}u\left(s_i\right)$

u(s_i)是单调递增函数，可选择为：

u(s_i)＝blog(s_i),b>0,b为常数；

所述公式2的求解流程为：

步骤1：生成目标函数：

步骤2：使用稀疏矩阵技术合成非线性约束条件：

c(x)＝0

代表条件

$\underset{j=1}{\overset{s_i}{\Σ}}{c}_{ij}{d}_{ij}+e_{ij}-s_i-y=0,i=1,...,M$

步骤3：形成约束条件

l≤x≤u

代表边界约束条件

b_i≤y,i＝1,…,M

步骤4：使用非线性优化方法求解：

目标函数

c(x)＝0非线性约束条件

l≤x≤u边界约束条件。