CN103793800A - 一种用于车货在线配载的智能配对技术 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于车货在线配载的智能配对技术，通过将货主和车主的需求和供给信息录入数据库并存储，并按货源录入的时间先后顺序对待排货物G_i进行排序，在数据库中选出满足匹配条件变量PPTJ的车辆，并根据偏好因子排序，优化组合取得货运配载建议方案，根据偏好因子依次列出符合货主不同偏好的适运车辆排序；货主可根据对车辆的偏好因子进行分类查询，根据车源信息搜索筛选出适合运输的有预报的会员车辆。

Description

一种用于车货在线配载的智能配对技术

技术领域

本发明涉及一种用于车货在线配载的智能配对技术。

背景技术

在网络化制造环境下，小批量、多批次、时效性强的货运业务在道路长途运输中所占的比重越来越大。货物配载作为供应链中物流的一个重要环节开始引起人们的关注。基于电子交易市场(e-market places)进行货物配载是实现物流资源虚拟整合与优化配置的一种有效方法。目前已有区域性甚至全国性的基于Web开发的物流信息公共平台提供货物配载信息服务，在一定的范围内及程度上促进了物流资源的整合与优化配置，在提高企业物流效率、降低物流成本等方面起了一定的作用，但仍有一些问题需要解决：1)大多数物流信息平台仅仅提供信息发布服务，很少提供在线交易服务；2)大量的物流信息资源仍然分布在各个异构的物流信息系统中，没有形成统一的资源环境；3)随着物流平台信息量的增长，这种集中式信息处理方式不能满足实时交易的要求。

发明内容

本发明针对现有的物流信息公共平台提供货物配载信息服务的局限性，为进一步提高物流资源的利用率及信息处理的速度，本发明提出用于车货在线配载的智能配对技术，将运力资源与货源信息充分聚集，通过货主会员对车源信息的需求查询条件，对车源信息进行搜索与筛选，最终通过智能配对算法给出可供货主选择的承运方案。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

a)将货主和车主相关的需求和供给信息录入数据库并存储，系统对存储数据进行分析与抽象，提取出符合需求的数据形式及参考值；

b)从数据库中提取货主货源数据，并按货物需要运送的先后顺序对待排货物G_i进行排序；

c)如果没有记录，转步骤b，否则，转步骤d；

d)从数据库中提取车源数据T_j(j＝1，2，……，n)，选出满足匹配条件变量PPTJ的车辆，并按优先权将车辆排序；

e)如果没有满足条件的车辆，转步骤b，否则，转步骤f；

f)取排序后的第一辆车作为安排，并标识T_{j_}空余载重量＝T_{j_}空余载重量-G_{i_}重量，判断货物是否安排完毕，若值大于0，表示仍有货物即进入下一条待排货物并转步骤b；若值等于0，货物安排完毕，转步骤g；

g)优化组合取得货运配载建议方案，根据偏好因子依次列出符合货主不同偏好的适运车辆排序；货主可根据对车辆的偏好因子进行分类查询，并根据车源信息搜索筛选出适合运输的有预报的会员车辆。

一种所述的用于车货在线配载的智能配对技术的优选方案，所述的偏好因子包括以下各项中的至少一项：车辆到达时间、信用度、安全性。

一种所述的用于车货在线配载的智能配对技术的优选方案，所述的待排货物G是指由货物的一组属性组成的二维表，G＝{会员ID，委托日期，重量，发出地，发出日期，目的地，到达日期，状态，……}。

一种所述的用于车货在线配载的智能配对技术的优选方案，所述的车辆T是指由会员车辆的一组属性组成的二维表，T＝{会员ID，额定车辆载重量，空余载重量，车辆类型，车厢容量，起始地，前往发货地装车时间，目的地，车主报价，信用值，……}。

一种所述的用于车货在线配载的智能配对技术的优选方案，所述的匹配条件变量PPTJ应同时满足以下条件：

1)T_{j_}R(dk)＝G_{i_}目的地，其中R(dk)为到达同一目的地而选择的不同线路，k＝1，2，3，……，t；

2)T_{j_}当前位置＜G_{i_}发出地；

3)T_{j_}空余载重量＞S，其中S为指车主制定的最少承运底线，即低于这个值车主不承运，S设定为T_{j_}最大载重量的百分比。

附图说明

图1是本发明实施例的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

实施例1

如图1所示，为用于车货在线配载的智能配对技术的技术方案，

a)将货主和车主相关的需求和供给信息录入数据库并存储，系统对存储数据进行分析与抽象，提取出符合需求的数据形式及参考值。

b)从数据库中提取货主货源数据，并按货物需要运送的先后顺序对待排货物Gi进行排序，所述的待排货物G是指由货物的一组属性组成的二维表，G＝{会员ID，委托日期，重量，发出地，发出日期，目的地，到达日期，状态，……}。

c)如果没有记录，转步骤b，否则，转步骤d。

d)从数据库中提取车源数据Tj(j＝1，2，……，n)，所述的车辆T是指由会员车辆的一组属性组成的二维表，T＝{会员ID，额定车辆载重量，空余载重量，车辆类型，车厢容量，起始地，前往发货地装车时间，目的地，车主报价，信用值，……}。选出满足匹配条件变量PPTJ的车辆，并按优先权将车辆排序，所述的匹配条件变量PPTJ应同时满足以下条件：

1)T_{j_}R(dk)＝G_{i_}目的地，其中R(dk)为到达同一目的地而选择的不同线路，k＝1，2，3，……，t；

2)T_{j_}当前位置＜G_{i_}发出地；

3)T_{j_}空余载重量＞S，其中S为指车主制定的最少承运底线，即低于这个值车主不承运，S设定为T_{j_}最大载重量的百分比。

e)如果没有满足条件的车辆，转步骤b，否则，转步骤f。

f)取排序后的第一辆车作为安排，并标识T_{j_}空余载重量＝T_{j_}空余载重量-G_{i_}重量，判断货物是否安排完毕，若值大于0，表示仍有货物即进入下一条待排货物并转步骤b；若值等于0，货物安排完毕，转步骤g。

g)优化组合取得货运配载建议方案，根据车辆到达时间、信用度、安全性等偏好因子依次列出符合货主不同偏好的适运车辆排序；货主可根据对车辆的偏好因子进行分类查询，并根据车源信息搜索筛选出适合运输的有预报的会员车辆。

虽然说明书中对本发明的实施方式进行了说明，但这些实施方式只是作为提示，不应限定本发明的保护范围。在不脱离本发明宗旨的范围内进行各种省略、置换和变更均应包含在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.一种用于车货在线配载的智能配对技术，包括如下步骤：

a)将货主和车主相关的需求和供给信息录入数据库并存储，系统对存储数据进行分析与抽象，提取出符合需求的数据形式及参考值；

b)从数据库中提取货主货源数据，并按货物需要运送的先后顺序对待排货物G_i进行排序；

c)如果没有记录，转步骤b，否则，转步骤d；

d)从数据库中提取车源数据T_j，选出满足匹配条件变量PPTJ的车辆，并根据偏好因子按优先权将车辆排序；

e)如果没有满足条件的车辆，转步骤b，重新筛选，否则，转步骤f；

f)取第一辆车作为安排，并标识T_{j_}空余载重量＝T_{j_}空余载重量-G_{i_}重量，判断货物是否安排完毕，若值大于0，表示仍有货物即进入下一条待排货物并转步骤b；若值等于0，货物安排完毕，转步骤g；

g)优化组合取得货运配载建议方案，根据偏好因子依次列出符合货主不同偏好的适运车辆排序；货主可根据对车辆的偏好因子进行分类查询，根据车源信息搜索筛选出适合运输的有预报的会员车辆。

2.根据权利要求1所述的一种用于车货在线配载的智能配对技术，其特征在于：

所述的偏好因子包括以下各项中的至少一项：车辆到达时间、信用度、安全性。

3.根据权利要求1所述的一种用于车货在线配载的智能配对技术，其特征在于：

所述的待排货物G是指由货物的一组属性组成的二维表，G＝{会员ID，委托日期，重量，发出地，发出日期，目的地，到达日期，状态}。

4.根据权利要求1所述的一种用于车货在线配载的智能配对技术，其特征在于：

车辆T是指由会员车辆的一组属性组成的二维表，T＝{会员ID，额定车辆载重量，空余载重量，车辆类型，车厢容量，起始地，前往发货地装车时间，目的地，车主报价，信用值}。

5.根据权利要求1所述的一种用于车货在线配载的智能配对技术，其特征在于：

所述的匹配条件变量PPTJ应同时满足以下条件：

1)T_{j_}R(dk)＝G_{i_}目的地，其中R(dk)为到达同一目的地而选择的不同线路，k＝1，2，3，……，t；

2)T_{j_}当前位置＜G_{i_}发出地；

3)T_{j_}空余载重量＞S，其中S为指车主制定的最少承运底线，即低于这个值车主不承运。