CN111160725A - 一种公路运输的智能车货匹配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种公路运输的智能车货匹配方法，该智能车货匹配方法通过历史运输订单计算出当前运输订单需求的不同车长的车辆需求数量，并且当前运输订单的承运价格和车辆需求数量随着时间动态调整，从而能够提高车货匹配的效率，降低成本。

Description

一种公路运输的智能车货匹配方法
技术领域
本发明涉及物流运输技术领域，特别是涉及一种公路运输的智能车货匹配方法。
背景技术
当前公路运输普遍采用人为车货匹配(下文中将车货匹配称为“配载”)的方式，人为配载方式需要依靠经验，对人员要求很高，不仅存在人工配载效率低下，而且很难达到成本与效率相平衡。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是提供一种公路运输的智能车货匹配方法，能够提高车货匹配的效率，降低成本。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种公路运输的智能车货匹配方法，包括以下步骤；
S1：获取货主发布的当前运输订单，并读取所述当前运输订单的货物重量Z、运输线路N和订单时限T；
S2：查询货物重量在预定范围内、运输线路为N、订单时限为T的历史运输订单以及每个历史运输订单的承运车辆信息，并计算每种车长在所有历史运输订单中所占的比例，将不同级别车长和对应的比例作为元组组成车长集合，其中，x为预设偏移量，所述承运车辆信息包括车长，预定范围为Z-x到Z+x；
S3：根据货物重量Z和所述需求集合的每一元组中的比例计算不同级别车长的车辆需求数量；
S4：根据当前运输订单的发布时间、订单时限T和当前时间计算当前运输订单的当前剩余时间；
S5：以当前剩余时间的倒数的平方作为第一时间点，在当前时间到达所述第一时间点时，从最大级别车长的车辆需求数量开始对每一级别车长的车辆需求数量进行下浮计算，并重新发布当前运输订单，直至不同级别车长的车辆需求数量为0，其中，计算公式为：
Figure BDA0002316127740000021
其中，车主接单时，与该车主所绑定的车长对应的车辆需求数量减1，nm表示第m级别车长的车辆需求数量，m表示车长的级别，C表示下浮比例；
S6：以当前剩余时间的平方作为第二时间间隔，每隔第二时间间隔对订单承运价格进行预定比例的上浮。
区别于现有技术的情况，本发明的有益效果是：本发明通过历史运输订单计算出当前运输订单需求的不同车长的车辆需求数量，并且当前运输订单的承运价格和车辆需求数量随着时间动态调整，从而能够提高车货匹配的效率，降低成本。
附图说明
图1是本发明实施例的公路运输的智能车货匹配方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参阅图1，是本发明实施例的公路运输的智能车货匹配方法的流程示意图。本实施例的公路运输的智能车货匹配方法包括以下步骤：
S1：获取货主发布的当前运输订单，并读取当前运输订单的货物重量Z、运输线路N和订单时限T。
其中，运输线路N的格式例如为成都-北京，订单时限T通常以小时为单位，货物重量Z通常以吨为单位。
S2：查询货物重量在预定范围内、运输线路为N、订单时限为T的历史运输订单以及每个历史运输订单的承运车辆信息，并计算每种车长在所有历史运输订单中所占的比例，将不同级别车长和对应的比例作为元组组成车长集合，其中，x为预设偏移量，承运车辆信息包括车长，预定范围为Z-x到Z+x。
其中，该步骤中所查询到的历史运输订单的运输线路与当前运输订单的运输线路相同，订单时限也与当前运输订单的订单时限相同，但是历史运输订单的货物重量可以在Z-x到Z+x内变动，x例如为5吨。
目前，货车车长标准分别为9.6米、13米、17.5米，17.5米的级别最高，13米的级别次之，9.6米的级别最低。在一个应用实例中，车长集合表示为[(17.5,70％),(13,20％),(9.6,10％)]，也就是说，17.5米车长对应的历史运输订单在所有查询到的历史运输订单中所占的比例为70％，13米车长对应的历史运输订单在所有查询到的历史运输订单中所占的比例为20％，9.6米车长对应的历史运输订单在所有查询到的历史运输订单中所占的比例为10％。
S3：根据货物重量Z和需求集合的每一元组中的比例计算不同级别车长的车辆需求数量。
其中，货物重量Z乘以不同级别车长对应的比例为不同级别车长需要运输的货物重量，由于不同级别车长的载重量是固定的，通过货物重量除以不同级别车长的载重量就得到不同级别车长的车辆需求数量。
S4：根据当前运输订单的发布时间、订单时限T和当前时间计算当前运输订单的当前剩余时间。
其中，当前剩余时间的计算方式为订单下发时间+订单时限T-当前时间。
S5：以当前剩余时间的倒数的平方作为第一时间间隔，每隔第一时间间隔从最大级别车长的车辆需求数量开始对每一级别车长的车辆需求数量进行下浮计算，并重新发布当前运输订单，直至不同级别车长的车辆需求数量为0，其中，计算公式为：
Figure BDA0002316127740000031
其中，车主接单时，与该车主所绑定的车长对应的车辆需求数量减1，nm表示第m级别车长的车辆需求数量，m表示车长的级别，C表示下浮比例。
由于车长较长的车比车长较短的车难找，所以通过减少车长较长的车辆需求数量，增加车长较短的车辆需求数量可以更快完成匹配。举例而言，比如17.5米车长的车辆需求数量为7,13米车长的车辆需求数量为2，下浮比例为50％，那么在当前时间到达第一时间点时，17.5米车长的车辆需求数量为7×50％＝3.5，取四舍五入的整数为4，那么13米车长的车辆需求数量为2+7×50％＝5.5，取四舍五入的整数为6。
S6：以当前剩余时间的平方作为第二时间间隔，每隔第二时间间隔对订单承运价格进行预定比例的上浮。
其中，订单承运价格的单位例如为元/吨。通过上浮订单承运价格，可以更快完成匹配。订单承运价格上浮计算公式为：
Pricenow＝Pricenow×(1+f)
其中，Pricenow表示订单承运价格，f表示上浮比例。
订单承运价格上浮的时间点为：
Tn＝Tn-1+A×t2
其中，Tn表示当前上浮的时间点，Tn-1表示上一次上浮的时间点，A为常数，t表示当前剩余时间。
通过上述方式，本发明的公路运输的智能车货匹配方法通过历史运输订单计算出当前运输订单需求的不同车长的车辆需求数量，并且当前运输订单的承运价格和车辆需求数量随着时间动态调整，从而能够提高车货匹配的效率，降低成本。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (1)

1.一种公路运输的运输订单匹配方法，其特征在于，包括以下步骤；
S1：获取货主发布的当前运输订单，并读取所述当前运输订单的货物重量Z、运输线路N和订单时限T；
S2：查询货物重量在预定范围内、运输线路为N、订单时限为T的历史运输订单以及每个历史运输订单的承运车辆信息，并计算每种车长在所有历史运输订单中所占的比例，将不同级别车长和对应的比例作为元组组成车长集合，其中，x为预设偏移量，所述承运车辆信息包括车长，预定范围为Z-x到Z+x；
S3：根据货物重量Z和所述需求集合的每一元组中的比例计算不同级别车长的车辆需求数量；
S4：根据当前运输订单的发布时间、订单时限T和当前时间计算当前运输订单的当前剩余时间；
S5：以当前剩余时间的倒数的平方作为第一时间间隔，每隔第一时间间隔从最大级别车长的车辆需求数量开始对每一级别车长的车辆需求数量进行下浮计算，并重新发布当前运输订单，直至不同级别车长的车辆需求数量为0，其中，计算公式为：
Figure FDA0002316127730000011
其中，车主接单时，与该车主所绑定的车长对应的车辆需求数量减1，nm表示第m级别车长的车辆需求数量，m表示车长的级别，C表示下浮比例；
S6：以当前剩余时间的平方作为第二时间间隔，每隔第二时间间隔对订单承运价格进行预定比例的上浮。
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