CN106682792B - 园区低碳物流方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种园区低碳物流方法及系统，该方法包括：S1、采集待运输货物的存储数据；S2、基于存储数据和相似度函数，获得最佳物流车辆；S3、基于最佳物流车辆和距离函数，获得最短上货路线；以及S4、基于最短上货路线对待运输货物进行码放。本发明的有益效果：1、根据发货地点和发货时间进行区分，每次物流运输的效率最高；2、计算出最短上货路线，节省时间同时节约能源；3、计算出最合适的物流车辆，既省空间又限制了放置层数，以保证货物运输的安全；4、将运输货物的过程上传至服务器。日后有需要方便查找和整理该货物。

Description

园区低碳物流方法及系统
技术领域
本发明涉及监控技术领域，尤其涉及一种园区低碳物流方法及系统。
背景技术
目前，园区的运营对于物资需求管理、采购管理、仓储管理、工单管理等提出了更高的要求，对于核心物资质量的闭环追溯管理的要求尤为突出。然而，现有技术的物资管理模式无法支撑和满足物资供应链闭环管理业务的要求，例如虽然已经对物资启用了批次管理功能，但是管理囿于形式，生产领料时只能从逻辑上做到批次追溯和先进先出，但是物资实物并没有贴标签以便追踪，根本无法切实地实现批次追踪和先进先出管理。并且，从企业仓储管理和物流业务管理的角度出发，当企业达到一定规模后，就需要对自身的库存物资管理和调配进行更复杂更细致的管理。
在传统方式中，按一定规则先打印出收货单或者发货单，然后人工分配给拣货员进行拣货。因为任务的优先级与工作量需要人为主观判断，所以这种作业模式常常带来任务分配不均、作业效率不高的问题。同时传统方式中，计件的考核形式弊端多，计件难度大，统计不及时，且只能按单份人工记录核算，不够公平，计算也不准确。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种园区低碳物流方法及其系统。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种园区低碳物流方法，包括以下步骤：
S1、采集待运输货物的存储数据；
S2、基于所述存储数据和相似度函数，获得最佳物流车辆；
S3、基于所述最佳物流车辆和距离函数，获得最短上货路线；以及
S4、基于所述最短上货路线对所述待运输货物进行码放以完成物流上货。
所述步骤S1中，所述存储数据包括目的地参数、发货时间参数、重量参数、体积参数、最大占地面积参数和承重度参数，其中所述目的地参数具有多个地点预设，所述地点预设为分别为1到所述地点预设的数量；所述发货时间参数具有多个等级，所述等级由加急到延迟分为1-3，所述承重度参数具有多个等级，所述等级由易碎到耐压分为1-4。
所述步骤S2包括：
S2.1、基于所述存储数据中所述目的地参数和所述发货时间参数，获得与所述待运输货物的目的地参数和发货时间参数一致的已放置货物集合；
S2.2、构建所述待运输货物的关于所述重量参数、所述体积参数、所述最大占地面积参数和所述承重度参数的四维向量；
S2.3、对比已放置货物的四维向量，基于所述相似度函数获得所述待运输货物的四维向量和所述已放置货物集合中任意一个所述已放置货物的四维向量之间的相似度；
S2.4、基于所述待运输货物的四维向量和所述已放置货物集合中所有已放置货物的四维向量之间的所述相似度，由小到大进行排序；以及
S2.5、对所述相似度排序前一定数量的所述已放置货物的四维向量进行加权计算得到加权值，将最大的所述加权值对应的已放置货物所在的物流车辆作为所述最佳物流车辆。
所述步骤2.2中，所述四维向量的表达式为：
(xa,ya,za,λa)；
其中，xa表示所述待运输货物的重量参数，ya表示所述待运输货物的体积参数，za表示所述待运输货物的最大占地面积参数，λa表示所述待运输货物的承重度参数。
所述步骤S2.3中，所述相似度函数的表达式为：
g(i)＝[(xi-xa)2+(yi-ya)2+(zi-za)2+(λi-λa)2]1/2；
1<i<m；
其中，g(i)表示第i个所述已放置货物与所述待运输货物之间的相似度，xi表示第i个所述已放置货物的重量参数，yi表示第i个所述已放置货物的体积参数，zi表示第i个所述已放置货物的最大占地面积参数，λi表示第i个所述已放置货物的承重度参数，m为已放置货物的总数。
所述步骤S2.5中，所述加权值的表达式为：
Q(i)＝cxi+dyi+ezi+fλi；
其中，Q(i)为第i个所述已放置货物的四维向量的加权值，c、d、e和f分别为加权系数，并且e大于c、d和f。
所述步骤3包括基于所述最佳物流车辆的三维位置坐标，构建所述距离函数获得所述最佳物流车辆到所述待运输货物的位置的所述最短上货路线。
所述三维位置坐标的表达式为：
(Np,Sp,Tp)；
其中，Np、Sp和Tp分别为所述最佳物流车辆的经度、维度和层高；
所述距离函数的表达式为：
Lp＝|Np-Na|+|Sp-Sa|；
其中，Lp表示所述最佳物流车辆到所述待运输货物的位置的距离，Na和Sa分别表示所述待运输货物的经度和纬度。
根据本发明的另一个方面，当所述Tp≥3时，排除此计算结果并重复步骤S2和S3，直至Tp满足条件。
根据本发明的另一个方面，本发明还提供一种园区低碳物流系统，包括：
存储数据采集终端，用以采集所述待运输货物的存储数据；
物流车辆终端，用以基于所述存储数据和所述相似度函数，获得所述最佳物流车辆；
送货终端，基于所述最短上货路线对所述待运输货物进行码放。
基于上述技术方案，本发明的有益效果是：1、根据发货地点和发货时间进行区分，每次物流运输的效率最高；2、计算出最短上货路线，节省时间同时节约能源；3、计算出最合适的物流车辆，既省空间又限制了放置层数，以保证货物运输的安全；4、将运输货物的过程上传至服务器。日后有需要方便查找和整理该货物。
附图说明
图1为本发明一种园区低碳物流方法的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
一种园区低碳物流方法，包括以下步骤：
S1、采集待运输货物的存储数据；
S2、基于所述存储数据和相似度函数，获得最佳物流车辆；
S3、基于所述最佳物流车辆和距离函数，获得最短上货路线；以及
S4、基于所述最短上货路线对所述待运输货物进行码放以完成物流上货。
所述步骤S1中，所述存储数据包括目的地参数、发货时间参数、重量参数、体积参数、最大占地面积参数和承重度参数，其中所述目的地参数具有多个地点预设，所述地点预设为分别为1到所述地点预设的数量；所述发货时间参数具有多个等级，所述等级由加急到延迟分为1-3，所述承重度参数具有多个等级，所述等级由易碎到耐压分为1-4。
所述步骤S2包括：
S2.1、基于所述存储数据中所述目的地参数和所述发货时间参数，获得与所述待运输货物的目的地参数和发货时间参数一致的已放置货物集合；
S2.2、构建所述待运输货物的关于所述重量参数、所述体积参数、所述最大占地面积参数和所述承重度参数的四维向量；
S2.3、对比已放置货物的四维向量，基于所述相似度函数获得所述待运输货物的四维向量和所述已放置货物集合中任意一个所述已放置货物的四维向量之间的相似度；
S2.4、基于所述待运输货物的四维向量和所述已放置货物集合中所有已放置货物的四维向量之间的所述相似度，由小到大进行排序；以及
S2.5、对所述相似度排序前一定数量的所述已放置货物的四维向量进行加权计算得到加权值，将最大的所述加权值对应的已放置货物所在的物流车辆作为所述最佳物流车辆。
所述步骤2.2中，所述四维向量的表达式为：
(xa,ya,za,λa)；
其中，xa表示所述待运输货物的重量参数，ya表示所述待运输货物的体积参数，za表示所述待运输货物的最大占地面积参数，λa表示所述待运输货物的承重度参数。
所述步骤S2.3中，所述相似度函数的表达式为：
g(i)＝[(xi-xa)2+(yi-ya)2+(zi-za)2+(λi-λa)2]1/2；
1<i<m；
其中，g(i)表示第i个所述已放置货物与所述待运输货物之间的相似度，xi表示第i个所述已放置货物的重量参数，yi表示第i个所述已放置货物的体积参数，zi表示第i个所述已放置货物的最大占地面积参数，λi表示第i个所述已放置货物的承重度参数，m为已放置货物的总数。
所述步骤S2.5中，所述加权值的表达式为：
Q(i)＝cxi+dyi+ezi+fλi；
其中，Q(i)为第i个所述已放置货物的四维向量的加权值，c、d、e和f分别为加权系数，并且e大于c、d和f。
所述步骤3包括基于所述最佳物流车辆的三维位置坐标，构建所述距离函数获得所述最佳物流车辆到所述待运输货物的位置的所述最短上货路线。
所述三维位置坐标的表达式为：
(Np,Sp,Tp)；
其中，Np、Sp和Tp分别为所述最佳物流车辆的经度、维度和层高；
所述距离函数的表达式为：
Lp＝|Np-Na|+|Sp-Sa|；
其中，Lp表示所述最佳物流车辆到所述待运输货物的位置的距离，Na和Sa分别表示所述待运输货物的经度和纬度。
在一个实施例中，当所述Tp≥3时，排除此计算结果并重复步骤S2和S3，直至Tp满足条件。
在一个实施例中，本发明还提供一种园区低碳物流系统，包括：
存储数据采集终端，用以采集所述待运输货物的存储数据；
物流车辆终端，用以基于所述存储数据和所述相似度函数，获得所述最佳物流车辆；
送货终端，基于所述最短上货路线对所述待运输货物进行码放。
图1示出了一种园区低碳物流方法，首先采集待运输货物的存储数据；该存储数据包括目的地参数、发货时间参数、重量参数、体积参数、最大占地面积参数和承重度参数，其中所述目的地参数具有多个地点预设，地点预设为分别为1到地点预设的数量；发货时间参数具有多个等级，等级由加急到延迟分为1-3，承重度参数具有多个等级，等级由易碎到耐压分为1-4，得到该待运输货物的存储数据分别为2、1、130、9、9、3。根据目的地参数2和发货时间参数1进行筛选，选出满足此条件的已放置货物集合，该集合共100个已放置货物；基于该待运输货物的存储数据，该待运输货物关于重量参数、体积参数、最大占地面积参数和承重度参数的四维向量a(xa,ya,za,λa)，代入得到a(130,9,9,3)，基于该待运输货物的向量a，与这100个已放置货物的四维向量，例如(120,1,1,1)、(60,27,9,0)等，进行任意一个已放置货物的四维向量和该待运输货物的四维向量之间的相似度计算，构建相似度函数：
g(i)＝[(xi-xa)2+(yi-ya)2+(zi-za)2+(λi-λa)2]1/2；
1<i<m；
其中，g(i)表示第i个所述已放置货物与所述待运输货物之间的相似度，xi表示第i个所述已放置货物的重量参数，yi表示第i个所述已放置货物的体积参数，zi表示第i个所述已放置货物的最大占地面积参数，λi表示第i个所述已放置货物的承重度参数，m为已放置货物的总数。
g(i)的值越小，表示某一已放置货物与该待运输货物之间的相似度越高。代入计算，得到100个相似度值，并取其中相似度值最低的10个已放置货物的四维向量进行加权计算，该加权计算公式为：
Q(i)＝cxi+dyi+ezi+fλi；
其中Q(i)为该10个已放置货物中的任一个已放置货物的四维向量的加权值，c、d、e和f分别为加权系数，取c＝0.1，d＝2，e＝10，f＝3。将10个加权值由大到小进行排列，加权值最大的已放置货物所对应的位置为所述最佳物流车辆。基于该最佳物流车辆的位置坐标(186,76,3)，其中186为该最佳物流车辆的经度值，76为该最佳物流车辆的纬度值，3为该最佳物流车辆的货物层高，由于层高等于3，因此排除该最佳物流车辆，并重复步骤2，得到第二个最佳物流车辆(65,198,1)，通过距离公式Lp＝|Np-Na|+|Sp-Sa|，计算该最佳物流车辆到该待运输货物的位置(1,0,0)的最短距离，其中Lp表示该最佳物流车辆到该待运输货物的位置的距离，Np、Sp和Tp分别为最佳物流车辆的经度65、维度198和层高1，Na和Sa分别表示待存储货物的经度1和纬度1。代入得到该最佳物流车辆到该待运输货物的位置的最短上货路线。按照最短上货路线进行货运存储，既节省时间又节约能源；计算出最合适的物流车辆，既省空间又限制了放置层数，以保证货物运输的安全。最后基于该最短上货路线，对该待运输货物进行码放以完成上货。码放之前，还对该货物进行第二次扫描以确认该货物的完整性，还将存储货物的过程上传至服务器。日后有需要方便查找和整理该货物。
本发明还公开一种园区低碳存储系统，包括：
存储数据采集终端，用以采集待运输货物的存储数据；
物流车辆终端，用以基于存储数据和相似度函数，获得最佳物流车辆；
送货路线终端，用以基于最佳物流车辆和距离函数，获得最短上货路线；以及
送货终端，基于最短上货路线对待运输货物进行码放。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种园区低碳物流方法，其特征在于，步骤包括：
S1、采集待运输货物的存储数据；
S2、基于所述存储数据和相似度函数，获得最佳物流车辆；
S3、基于所述最佳物流车辆和距离函数，获得最短上货路线；以及
S4、基于所述最短上货路线对所述待运输货物进行码放；
其中，所述步骤S1中，所述存储数据包括目的地参数、发货时间参数、重量参数、体积参数、最大占地面积参数和承重度参数，其中所述目的地参数具有多个地点预设，所述地点预设为分别为1到所述地点预设的数量；所述发货时间参数具有多个等级，所述等级由加急到延迟分为1-3，所述承重度参数具有多个等级，所述等级由易碎到耐压分为1-4；
所述步骤S2包括：
S2.1、基于所述存储数据中所述目的地参数和所述发货时间参数，获得与所述待运输货物的目的地参数和发货时间参数一致的已放置货物集合；
S2.2、构建所述待运输货物的关于所述重量参数、所述体积参数、所述最大占地面积参数和所述承重度参数的四维向量；
S2.3、对比已放置货物的四维向量，基于所述相似度函数，获得所述待运输货物的四维向量和所述已放置货物集合中任意一个所述已放置货物的四维向量之间的相似度；
S2.4、基于所述待运输货物的四维向量和所述已放置货物集合中所有已放置货物的四维向量之间的所述相似度，由小到大进行排序；以及
S2.5、对所述相似度排序前一定数量的所述已放置货物的四维向量进行加权计算得到加权值，将最大的所述加权值对应的已放置货物所在的物流车辆作为所述最佳物流车辆；
所述步骤S2.2中，所述四维向量的表达式为：
(xa,ya,za,λa)；
xa表示所述待运输货物的重量参数，ya表示所述待运输货物的体积参数，za表示所述待运输货物的最大占地面积参数，λa表示所述待运输货物的承重度参数；
所述步骤S2.3中，所述相似度函数的表达式为：
g(i)＝[(xi-xa)2+(yi-ya)2+(zi-za)2+(λi-λa)2]1/2；
1<i<m；
其中，g(i)表示第i个所述已放置货物与所述待运输货物之间的相似度，xi表示第i个所述已放置货物的重量参数，yi表示第i个所述已放置货物的体积参数，zi表示第i个所述已放置货物的最大占地面积参数，λi表示第i个所述已放置货物的承重度参数，m为已放置货物的总数；
所述步骤S2.5中，所述加权值的表达式为：
Q(i)＝cxi+dyi+ezi+fλi；
Q(i)为第i个所述已放置货物的四维向量的加权值，c、d、e和f分别为加权系数，并且e大于c、d和f；
所述步骤S3包括基于所述最佳物流车辆的三维位置坐标，构建所述距离函数获得所述最佳物流车辆到所述待运输货物的位置的所述最短上货路线；
所述三维位置坐标的表达式为：
(Np,Sp,Tp)；
其中，Np、Sp和Tp分别为所述最佳物流车辆的经度、维度和层高；
所述距离函数的表达式为：
Lp＝|Np-Na|+|Sp-Sa|；
Lp表示所述最佳物流车辆到所述待运输货物的位置的距离，Na和Sa分别表示所述待运输货物的经度和纬度。
2.根据权利要求1所述的一种园区低碳物流方法，其特征在于，当所述Tp≥3时，排除此计算结果并重复步骤S2和S3，直至Tp满足条件。
3.根据权利要求1所述的一种园区低碳物流方法，其特征在于，应用所述园区低碳物流方法形成的园区低碳物流系统，包括：
存储数据采集终端，用以采集所述待运输货物的存储数据；
物流车辆终端，用以基于所述存储数据和所述相似度函数，获得所述最佳物流车辆；
送货路线终端，用以基于所述最佳物流车辆和距离函数，获得最短上货路线；以及
送货终端，基于所述最短上货路线对所述待运输货物进行码放。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104240064A (zh) * 2014-10-13 2014-12-24 成都汉康信息产业有限公司 物流园区运输管理系统
CN104866997A (zh) * 2015-06-10 2015-08-26 南京大学 一种用于车货在线配载的智能配对方法
CN106022693A (zh) * 2016-05-27 2016-10-12 成都嗒嗒创客信息科技有限公司 一种货源车源动态智能匹配的实现方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140172738A1 (en) * 2012-12-14 2014-06-19 Thomas Schulz Knowledge based initialization for routing optimization

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104240064A (zh) * 2014-10-13 2014-12-24 成都汉康信息产业有限公司 物流园区运输管理系统
CN104866997A (zh) * 2015-06-10 2015-08-26 南京大学 一种用于车货在线配载的智能配对方法
CN106022693A (zh) * 2016-05-27 2016-10-12 成都嗒嗒创客信息科技有限公司 一种货源车源动态智能匹配的实现方法

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