CN110544040A - 一种车辆调度优化决策系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种车辆调度优化决策系统，包括数据库、需求侧车辆调度优化基础模型建立模块、基础模型在线修正模块、供给侧车辆调度优化基础模型建立模块、车辆调度决策模块、车辆调度信息推送模块。本发明涉及的一种车辆调度优化决策系统，通过数据库、数据算法模型，筛除不满足运输要求的车辆，通过综合分析提供一个推荐车辆的最优名单排序供发货人员选择，大大提高配车效率，降低沟通成本。

Description

一种车辆调度优化决策系统
技术领域
本发明涉及一种物流调度系统，尤其涉及一种车辆调度优化决策系统，属于车联网领域。
背景技术
目前物流行业内部车辆的调度往往是通过中介完成的，中介实现这个行为的过程是通过大量的电话沟通行为来确定业务合作，据行业内部统计，一个中介平均一天需要100-200个通话才能成交1-2笔业务，这对整体业务效率影响非常大。成交效率低下的主要原因有：1、通话前并不知道对方司机车辆位置是否在发货地附近；2、无法判定司机是否愿意走这条线路；3、车型与实际载重载方需求不匹配；4、多层业务层级，无法第一时间确定沟通是否生效。
发明内容
为克服现有技术的缺陷，本发明提供一种车辆调度优化决策系统，包括数据库、需求侧车辆调度优化基础模型建立模块、基础模型在线修正模块、供给侧车辆调度优化基础模型建立模块、车辆调度决策模块、车辆调度信息推送模块。具体包括以下步骤：
(1)需求侧车辆调度优化基础模型建立模块通过数据库，获得货物信息包括货物属性、发货地位置、目的地、载重需求、发货人的特殊要求等货物信息，进行模型统计，生成需求侧车辆调度优化基础模型。
所述货物信息为发货人上传或发货人在系统内填写。
(2)基础模型在线修正模块通过网络数据库获得天气、道路拥堵情况、道路管制及限行情况、道路施工情况等相关实时及预测信息，并调取车辆调度优化模型，获得车辆调度优化在线修正模型。
(3)供给侧车辆调度优化基础模型建立模块获取当前车辆各种状态的数据，包括车辆位置、载重、故障率、司机个人评分等，并写入数据库，进行模型统计，生成供给侧车辆调度优化基础模型，供车辆调度决策模块调用。
(4)车辆调度决策模块，在系统获得需求侧车辆调度优化基础模型、车辆调度优化在线修正模型以及供给侧车辆调度优化基础模型建立模块的基础上，设定表达车辆与货物的匹配关系的决策变量Kij为：
即当Kij＝1时，表示货物参数i与车辆相应参数j相匹配，当Kij＝0时，表示货物参数i与车辆相应参数j不匹配。
根据当前载重、始发地目的地间历史最优路线、运费等参数的匹配程度进行综合权衡决策，以最低的沟通成本、最高的配车效率完成货物与车辆自动匹配决策，并将数据信息发送至车辆调度信息推送模块。
(5)车辆调度信息推送模块接收所述车辆调度决策模块的数据信息，并向发货人推送推荐车辆的最优名单排序，供发货人选择。
可选地，所述车辆调度优化决策系统还包括货品组合优化决策单元，所述货物信息包括货物的属性信息，如货物类型(重货、泡货、重泡货、纯泡货等)。
所述货品组合优化决策单元包括运输数据库，所述运输数据库包括车辆运输标准、运输费用以及车辆的载重和载方能力。
所述车辆调度优化决策系统通过需求侧车辆调度优化基础模型分析货品的各项属性，结合供给侧车辆调度优化基础模型的车辆运输标准和运输费用，在对应的时段通过改良的单纯形法，针对货物设定出合理的组合方案，计算出最优货品组合，并选定合适的车型，充分利用好车辆的载重和载方能力，安排运输，既满足了发货人的要求，又可使运输方获得利润最大化。
进一步地，所述供给侧车辆调度优化基础模型建立模块获取车辆位置的方式是通过车载北斗导航系统获得。
进一步地，所述车辆调度优化决策系统还包括位置快速筛选模块，所述位置快速筛选模块首先获取发货地的位置信息，再获取发货地附近在距离阈值内的车辆的位置信息，快速筛除不在距离阈值内的车辆。所述距离阈值为10～100km。
更进一步地，所述距离阈值可通过系统设置模块进行设置。
进一步地，所述车辆调度优化决策系统还包括人工智能学习模块，用于记录发货人的偏好，对于特殊偏好，动态修正权值，发送至车辆调度优化在线修正模型，以满足需求各异的用户喜好。
更进一步地，所述车辆调度优化决策系统的人工智能学习模块还包括路线流量分析预测功能，所述人工智能学习模块实时记录并存储物流车辆位置跟踪信息，利用大数据集群运算能力，在Tensor Flow之上建立一套物流流量深度学习算法，针对全国每个月份不同线路的物流流量进行分析预测。随着数据的不断积累和算法的不断演变，预测准确性也在不断提高。
本发明涉及的一种车辆调度优化决策系统，通过数据库、数据算法模型，筛除不满足运输要求的车辆，第一时间向发货人推荐提供在发货地目的地附近的车辆，同时系统根据货物属性、发货地位置、目的地、载重需求等货物信息以及车辆位置、载重、故障率、司机个人评分等车辆信息，提供一个推荐车辆的最优名单排序供发货人员选择，大大提高配车效率，降低沟通成本。
本发明涉及的一种车辆调度优化决策系统还具有人工智能学习能力，可以记录发货人的偏好，对于特殊偏好，动态修正权值，以满足需求各异的用户喜好。
具体实施方式
下面通过具体实施例，进一步对本发明的技术方案进行具体说明。应该理解，下面的实施例只是作为具体说明，而不限制本发明的范围，同时本领域的技术人员根据本发明所做的显而易见的改变和修饰也包含在本发明范围之内。
实施例1
一种车辆调度优化决策系统，包括数据库、需求侧车辆调度优化基础模型建立模块、基础模型在线修正模块、供给侧车辆调度优化基础模型建立模块、车辆调度决策模块、车辆调度信息推送模块。其具体方法包括以下步骤：
(1)需求侧车辆调度优化基础模型建立模块通过数据库，获得货物信息包括货物属性、发货地位置、目的地、载重需求、发货人的特殊要求等货物信息，进行模型统计，生成需求侧车辆调度优化基础模型。所述货物信息为发货人上传或发货人在系统内填写。
(2)基础模型在线修正模块通过网络数据库获得天气、道路拥堵情况、道路管制及限行情况、道路施工情况等相关实时及预测信息，并调取车辆调度优化模型，获得车辆调度优化在线修正模型。
(3)供给侧车辆调度优化基础模型建立模块获取当前车辆各种状态的数据，包括车辆位置、载重、故障率、司机个人评分等，并写入数据库，进行模型统计，生成供给侧车辆调度优化基础模型，供车辆调度决策模块调用。
(4)车辆调度决策模块，在系统获得需求侧车辆调度优化基础模型、车辆调度优化在线修正模型以及供给侧车辆调度优化基础模型建立模块的基础上，设定表达车辆与货物的匹配关系的决策变量Kij为：
即当Kij＝1时，表示货物参数i与车辆相应参数j相匹配，当Kij＝0时，表示货物参数i与车辆相应参数j不匹配。根据当前载重、始发地目的地间历史最优路线、运费等参数的匹配程度进行综合权衡决策，以最低的沟通成本、最高的配车效率完成货物与车辆自动匹配决策，并将数据信息发送至车辆调度信息推送模块。
(5)车辆调度信息推送模块接收所述车辆调度决策模块的数据信息，并向发货人推送推荐车辆的最优名单排序，供发货人选择。
所述车辆调度优化决策系统还包括货品组合优化决策单元，所述货物信息包括货物的属性信息，如货物类型(重货、泡货、重泡货、纯泡货等)。所述货品组合优化决策单元包括运输数据库，所述运输数据库包括车辆运输标准、运输费用以及车辆的载重和载方能力。所述车辆调度优化决策系统通过需求侧车辆调度优化基础模型分析货品的各项属性，结合供给侧车辆调度优化基础模型的车辆运输标准和运输费用，在对应的时段通过改良的单纯形法，针对货物设定出合理的组合方案，计算出最优货品组合，并选定合适的车型，充分利用好车辆的载重和载方能力，安排运输，既满足了发货人的要求，又可使运输方获得利润最大化。
所述供给侧车辆调度优化基础模型建立模块获取车辆位置的方式是通过车载北斗导航系统获得。
所述车辆调度优化决策系统还包括位置快速筛选模块，所述位置快速筛选模块首先获取发货地的位置信息，再获取发货地附近在距离阈值内的车辆的位置信息，快速筛除不在距离阈值内的车辆。所述距离阈值为10～100km。所述距离阈值可通过系统设置模块进行设置。所述车辆调度优化决策系统还包括人工智能学习模块，用于记录发货人的偏好，对于特殊偏好，动态修正权值，发送至车辆调度优化在线修正模型，以满足需求各异的用户喜好。
所述车辆调度优化决策系统的人工智能学习模块还包括路线流量分析预测功能，所述人工智能学习模块实时记录并存储物流车辆位置跟踪信息，利用大数据集群运算能力，在Tensor Flow之上建立一套物流流量深度学习算法，针对全国每个月份不同线路的物流流量进行分析预测。随着数据的不断积累和算法的不断演变，预测准确性也在不断提高。

Claims (7)

1.一种车辆调度优化决策系统，其特征在于：包括数据库、需求侧车辆调度优化基础模型建立模块、基础模型在线修正模块、供给侧车辆调度优化基础模型建立模块、车辆调度决策模块、车辆调度信息推送模块；
其运行方法具体包括以下步骤：
(1)需求侧车辆调度优化基础模型建立模块通过数据库，获得货物信息包括货物属性、发货地位置、目的地、载重需求、发货人的特殊要求等货物信息，进行模型统计，生成需求侧车辆调度优化基础模型；
所述货物信息为发货人上传或发货人在系统内填写；
(2)基础模型在线修正模块通过网络数据库获得天气、道路拥堵情况、道路管制及限行情况、道路施工情况等相关实时及预测信息，并调取车辆调度优化模型，获得车辆调度优化在线修正模型；
(3)供给侧车辆调度优化基础模型建立模块获取当前车辆各种状态的数据，包括车辆位置、载重、故障率、司机个人评分等，并写入数据库，进行模型统计，生成供给侧车辆调度优化基础模型，供车辆调度决策模块调用；
(4)车辆调度决策模块，在系统获得需求侧车辆调度优化基础模型、车辆调度优化在线修正模型以及供给侧车辆调度优化基础模型建立模块的基础上，设定表达车辆与货物的匹配关系的决策变量Kij为：
即当Kij＝1时，表示货物参数i与车辆相应参数j相匹配，当Kij＝0时，表示货物参数i与车辆相应参数j不匹配；
根据当前载重、始发地目的地间历史最优路线、运费等参数的匹配程度进行综合权衡决策，以最低的沟通成本、最高的配车效率完成货物与车辆自动匹配决策，并将数据信息发送至车辆调度信息推送模块；
(5)车辆调度信息推送模块接收所述车辆调度决策模块的数据信息，并向发货人推送推荐车辆的最优名单排序，供发货人选择。
2.根据权利要求1所述的一种车辆调度优化决策系统，其特征在于：所述车辆调度优化决策系统还包括货品组合优化决策单元，所述货物信息包括货物的属性信息；
所述货品组合优化决策单元包括运输数据库，所述运输数据库包括车辆运输标准、运输费用以及车辆的载重和载方能力；
所述车辆调度优化决策系统通过需求侧车辆调度优化基础模型分析货品的各项属性，结合供给侧车辆调度优化基础模型的车辆运输标准和运输费用，在对应的时段通过改良的单纯形法，针对货物设定出合理的组合方案，计算出最优货品组合，并选定合适的车型。
3.根据权利要求1所述的一种车辆调度优化决策系统，其特征在于：所述供给侧车辆调度优化基础模型建立模块获取车辆位置的方式是通过车载北斗导航系统获得。
4.根据权利要求1所述的一种车辆调度优化决策系统，其特征在于：所述车辆调度优化决策系统还包括位置快速筛选模块，所述位置快速筛选模块首先获取发货地的位置信息，再获取发货地附近在距离阈值内的车辆的位置信息，快速筛除不在距离阈值内的车辆；所述距离阈值为10～100km。
5.根据权利要求4所述的一种车辆调度优化决策系统，其特征在于：所述距离阈值可通过系统设置模块进行设置。
6.根据权利要求1所述的一种车辆调度优化决策系统，其特征在于：所述车辆调度优化决策系统还包括人工智能学习模块，用于记录发货人的偏好，对于特殊偏好，动态修正权值，发送至车辆调度优化在线修正模型。
7.根据权利要求6所述的一种车辆调度优化决策系统，其特征在于：所述车辆调度优化决策系统的人工智能学习模块还包括路线流量分析预测功能，所述人工智能学习模块实时记录并存储物流车辆位置跟踪信息，利用大数据集群运算能力，在Tensor Flow之上建立一套物流流量深度学习算法，针对全国每个月份不同线路的物流流量进行分析预测。
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