CN111985676A - 一种电动货车运输线路规划方法及设备 - Google Patents

一种电动货车运输线路规划方法及设备 Download PDF

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CN111985676A CN202010597839.3A CN202010597839A CN111985676A CN 111985676 A CN111985676 A CN 111985676A CN 202010597839 A CN202010597839 A CN 202010597839A CN 111985676 A CN111985676 A CN 111985676A
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Abstract

本申请实施例公开了一种电动货车运输线路规划方法及设备，包括：获取预先建立的线路规划模型，并向线路规划模型中输入站点信息，其中，站点信息包括客户站点信息、配送中心站点信息及充电站点信息；根据线路规划模型中的限制条件及站点信息，确定出电动货车运输的预选线路；根据线路规划模型中的目标函数，在预选线路中确定出电动货车的运输路线。本申请实施例通过线路规划模型，可以合理的规划出电动货车的运输路线，进而可以加快电动货车的运输效率。此外，根据站点信息与线路规划模型中的限制条件，确定出电动货车运输的预选路线，为后续确定合理的运输路线做出准备，并根据线路规划模型中的目标函数，确定出最终的运输路线。

Description

一种电动货车运输线路规划方法及设备
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种电动货车运输线路规划方法及设备。
背景技术
车辆路径问题最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出的，指的是一定数量的客户各自有不同数量的货物需求，由配送中心向这些客户供给货物，指派一辆或几辆汽车组成的车队分送货物，通过算法的分析来找到一条适当的行车路线，目标是在一定约束条件下使得每一个客户的需求得到满足，并且达到路程最短、成本最低、耗时最少等目的。现有的线路规划模型可能存在结构不合理的情况，进而使得线路规划模型规划的线路不准确。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种电动货车运输线路规划方法及设备，用于解决现的线路规划模型规划的线路不准确的问题。
本申请实施例采用下述技术方案：
本申请实施例提供一种电动货车运输线路规划方法，所述方法包括：
获取预先建立的线路规划模型，并向所述线路规划模型中输入站点信息，其中，所述站点信息包括客户站点信息、配送中心站点信息及充电站点信息；
根据所述线路规划模型中的限制条件及站点信息，确定出电动货车运输的预选线路；
根据所述线路规划模型中的目标函数，在所述预选线路中确定出电动货车的运输路线。
需要说明的是，本申请实施例通过线路规划模型，可以合理的规划出电动货车的运输路线，进而可以加快电动货车的运输效率。此外，在本申请实施例中，根据站点信息与线路规划模型中的限制条件，确定出电动货车运输的预选路线，为后续确定合理的运输路线做出准备，并根据线路规划模型中的目标函数，确定出最终的运输路线。
进一步的，所述限制条件中含有判定变量，在所述判定变量符合预设要求时，两个站点之间的路径确定为所述电动货车运输的预选线路。
需要说明的是，在限制条件中添加判定变量，使得确定出的电动货车运输的预选线路更加准确。
进一步的，所述判定变量包括第一判定变量，其中，所述第一判定变量与，某一时间电动货车是否处于两个站点之间相关；
所述限制条件包括多个含有第一判定变量的条件。
需要说明的是，具体限定了判定变量与，某一时间电动货车是否处于两个站点之间相关，即可以用于判断电动货车是否可能存在于两个站点之间，若是电动货车存在于两个站点之间，两站点之间可以为预选线路。
进一步的，所述限制条件包括：
Figure BDA0002557999500000021
Figure BDA0002557999500000022
Figure BDA0002557999500000023
其中，
Figure BDA0002557999500000024
为第一判定变量，T为时间，V为电动货车的数量，N为站点的数量，站点包括用户站点、配送中心站点及充电站点，i与j为两个相邻的站点，τi为电动货车在i站点开始卸货的时间，tij为电动货车从i站点到j站点的时间，Si为i站点卸货花费的时间，l0为电动货车离开配送中心的时间，τj为电动货车在j站点开始卸货的时间，ej为j站点最早卸货时间，lj为j站点最晚卸货时间。
需要说明的是，上述为具体的判定变量，通过上述公式可以用于确定第一判定变量的大小，除了第一判定变量，其他参数均可以已知量。
进一步的，所述判定变量还包括第二判定变量，其中，所述第二判定变量与，某一时间电动货车是否携带模块集装箱相关；
所述限制条件包括多个含有第二判定变量的条件。
需要说明的是，具体限定了判定变量与，某一时间电动货车是否携带模块集装箱相关，即可以用于判断两个站点之间是否存在模块化集装箱，若是两个站点之间存在模块化集装箱，两站点之间可以为预选线路。
进一步的，所述限制条件包括：
Figure BDA0002557999500000031
Figure BDA0002557999500000032
其中，
Figure BDA0002557999500000033
为第二判定变量，T为时间，M为一辆货车中模块集装箱的数量，V为电动货车的数量，N为站点的数量，i与j为两个相邻的站点。
需要说明的是，上述为具体的判定变量，通过上述公式可以用于确定第二判定变量的大小，除了第二判定变量，其他参数均可以已知量。
进一步的，所述判定变量还包括第三判定变量，其中，所述第三判定变量与，电动货车是否在时限内将模块集装箱送到站点相关；
所述限制条件包括含有第三判定变量的条件。
需要说明的是，具体限定了判定变量与，电动货车是否在时限内将模块集装箱送到站点相关，若满足该条件可以为预选线路。
进一步的，所述限制条件包括：
Figure BDA0002557999500000034
Figure BDA0002557999500000035
其中，
Figure BDA0002557999500000036
为第三判定变量，T为时间，M为一辆货车中模块集装箱的数量，V为电动货车的数量，i与j为两个相邻的站点，ei为i站点最早卸货时间，li为i站点最晚卸货时间,Si为i站点卸货花费的时间，C为客户站点的数量。
需要说明的是，上述为具体的判定变量，通过上述公式可以用于确定第三判定变量的大小，除了第三判定变量，其他参数均可以已知量。
进一步的，所述目标函数为
Figure BDA0002557999500000041
其中，
Figure BDA0002557999500000042
为所述第一判定变量，T为时间，C为客户站点的数量，i与j为两个相邻的站点，V为电动货车的数量，dij为从i站点到j站点之间的距离。
需要说明的是，上述为具体的目标函数，通过上述公式可以用于确定出电动货车的运输路线。
本申请实施例还提供一种电动货车运输线路规划设备，所述设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取预先建立的线路规划模型，并向所述线路规划模型中输入站点信息，其中，所述站点信息包括客户站点信息、配送中心站点信息及充电站点信息；
根据所述线路规划模型中的限制条件及站点信息，确定出电动货车运输的预选线路；
根据所述线路规划模型中的目标函数，在所述预选线路中确定出电动货车的运输路线。
本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本申请实施例通过线路规划模型，可以合理的规划出电动货车的运输路线，进而可以加快电动货车的运输效率。此外，在本申请实施例中，根据站点信息与线路规划模型中的限制条件，确定出电动货车运输的预选路线，为后续确定合理的运输路线做出准备，并根据线路规划模型中的目标函数，确定出最终的运输路线。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本说明书实施例一提供的一种电动货车运输线路规划方法的流程示意图；
图2为本说明书实施例二提供的一种电动货车运输线路规划方法的流程示意图；
图3为本说明书实施例二提供的电动货车物流配送方案。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
图1为本说明书实施例一提供的一种电动货车运输线路规划方法的流程示意图，本说明书实施例可以由电动货车运输线路规划系统执行下述步骤，具体包括：
步骤S101，电动货车运输线路规划系统获取预先建立的线路规划模型，并向所述线路规划模型中输入站点信息。
在本说明书实施例的步骤S101中，线路规划模型可以通过ILOG CPLEXOptimization Studio软件，并针对数学建模进行代码编写。站点信息可以为站点的数量、站点的地理坐标以及站点的标识，站点信息可以包括客户站点信息、配送中心站点信息及充电站点信息，站点信息具体可以包括客户站点的数量、客户站点的地理坐标、客户站点的标识、配送中心站点的数量、配送中心站点的地理坐标、配送中心站点的标识、充电站点的数量、充电站点的地理坐标及充电站点的标识，其中，客户站点的标识可以用于区分站点的类型。
步骤S102，电动货车运输线路规划系统根据所述线路规划模型中的限制条件及所述站点信息，确定出电动货车运输的预选线路。
在本说明书实施例的步骤S102中，电动货车运输的预选线路可以为满足限制条件的所有路径。
步骤S103，电动货车运输线路规划系统根据所述线路规划模型中的目标函数，在所述预选线路中确定出电动货车的运输路线。
在本说明书实施例的步骤S103中，电动货车的的运输路线可以为距离运输距离最短的路线。
本申请实施例通过线路规划模型，可以合理的规划出电动货车的运输路线，进而可以加快电动货车的运输效率。此外，在本申请实施例中，根据站点信息与线路规划模型中的限制条件，确定出电动货车运输的预选路线，为后续确定合理的运输路线做出准备，并根据线路规划模型中的目标函数，确定出最终的运输路线。
与本说明书实施例一相对应的是，图2为本说明书实施例二提供的一种电动货车运输线路规划方法的流程示意图，本说明书实施例可以由电动货车运输线路规划系统执行下述步骤，具体包括：
步骤S201，电动货车运输线路规划系统获取预先建立的线路规划模型，并向所述线路规划模型中输入站点信息。
在本说明书实施例的步骤S201中，线路规划模型可以通过ILOG CPLEXOptimization Studio软件，并针对数学建模进行代码编写。站点信息可以为站点的数量、站点的地理坐标以及站点的标识，站点信息可以包括客户站点信息、配送中心站点信息及充电站点信息，站点信息具体可以包括客户站点的数量、客户站点的地理坐标、客户站点的标识、配送中心站点的数量、配送中心站点的地理坐标、配送中心站点的标识、充电站点的数量、充电站点的地理坐标及充电站点的标识，其中，客户站点的标识可以用于区分站点的类型。
步骤S202，电动货车运输线路规划系统根据所述线路规划模型中的限制条件及所述站点信息，确定出电动货车运输的预选线路。
在本说明书实施例的步骤S202中，电动货车运输的预选线路可以为满足限制条件的所有路径。
限制条件中含有判定变量，在所述判定变量符合预设要求时，两个站点之间的路径确定为所述电动货车运输的预选线路。
进一步的，在本说明书实施例的步骤S202中，判定变量包括第一判定变量，其中，所述第一判定变量与，某一时间电动货车是否处于两个站点之间相关，限制条件包括含有第一判定变量的条件。
进一步的，在本说明书实施例的步骤S202中，判定变量还包括第二判定变量，其中，所述第二判定变量与，某一时间电动货车是否携带模块集装箱相关，限制条件包括多个含有第二判定变量的条件。
进一步的，在本说明书实施例的步骤S202中，判定变量还包括第三判定变量，其中，所述第三判定变量与，电动货车是否在时限内将模块集装箱送到站点相关，限制条件包括含有第三判定变量的条件。
具体的，限制条件可以为：
条件1：
Figure BDA0002557999500000071
条件2：
Figure BDA0002557999500000072
条件3：
Figure BDA0002557999500000073
条件4：
Figure BDA0002557999500000074
条件5：
Figure BDA0002557999500000075
Figure BDA0002557999500000076
条件6：
Figure BDA0002557999500000081
Yv_min≤yv(t)≤Yv_max，
Figure BDA0002557999500000082
条件7：
Figure BDA0002557999500000083
条件8：
Figure BDA0002557999500000084
条件9：
Figure BDA0002557999500000085
Figure BDA0002557999500000086
条件10：
Figure BDA0002557999500000087
条件11：
Figure BDA0002557999500000088
条件12：
Figure BDA0002557999500000089
条件13：
Figure BDA00025579995000000810
条件14：
Figure BDA00025579995000000811
Figure BDA00025579995000000812
其中：
Figure BDA00025579995000000813
为第一判定变量，T为时间，V为电动货车的数量，N为站点，站点包括用户站点、配送中心站点及充电站点，C为客户站点，F为充电站点，U为配送中心站点，i与j为两个相邻的站点，τi为电动货车在i站点开始卸货的时间，tij为电动货车从i站点到j站点的时间，dij为i站点到j站点之间的距离，
Figure BDA00025579995000000814
为电动货车v从i站点到j站点所消耗的电能，Si为i站点卸货花费的时间，l0为电动货车离开配送中心的时间，ei为i站点最早卸货时间，li为i站点最晚卸货时间，τj为电动货车在j站点开始卸货的时间，ej为j站点最早卸货时间，lj为j站点最晚卸货时间，gv为单位时间内充电的速率，yv(t)为在t时间点上，货车v所剩余的电能含量，
Figure BDA00025579995000000815
为货车v在抵达i站点时所剩余的电能含量，
Figure BDA00025579995000000816
为货车v在抵达j站点时所剩余的电能含量，
Figure BDA00025579995000000817
为电动货车v从配送中心站点出发时具备的电量，Yv_min为电动汽车v所能够承载的最小电能含量，Yv_max为电动汽车v所能够承载的最大电能含量，
Figure BDA00025579995000000818
为第二判定变量，M为一辆货车中模块集装箱的数量，
Figure BDA0002557999500000091
为第三判定变量，yv(t)为t时间时电动货车上的总电能含量(包括电动货车的电能含量与模块集装箱的电能含量)，ym(t)为t时间时模块化集装箱剩余的电量，
Figure BDA0002557999500000092
为电动货车v在i站点的载重量，
Figure BDA0002557999500000093
为电动货车v在j站点的载重量，Qv为电动货车v自身的最大载重量,pi为i站点货物需求量，Qm为模块化集装箱m所承载货物的数量。
需要说明的是，本说明书实施例中的客户站点，一个客户就是一个客户站点，并已知客户的货物需求量和可接受货物的时间窗口，客户可接受货物的时间窗口可以由客户自己设置，该时间窗口为客户方便接受货物的时间范围。配送中心站点是电动货车的始发点，配货中心站点的上下班时间同样可以视作是一个时间窗口。充电站点是一个可以对电动货车进行充电的站点。电动货车需要具备足够的电量维持行驶动力。[ei,li]是i站点所规定的卸货时间窗口，即卸货时间不能早于ei，同时不能晚于li。T可以为表示所有的时间窗口与时间点。客户站点货物需求量必须小于单个电动活动的载货量。Si为i站点卸货花费的时间，设定所有客户站点的卸货时间相等。每个模块集装箱上带有客户站点所需的货物，以及为货车所提供的电源。这些模块集装箱可以单个放置在充电站点进行充电，并不影响电动货车的行驶。
需要说明的是，判定变量可以满足以下条件：
Figure BDA0002557999500000094
Figure BDA0002557999500000095
Figure BDA0002557999500000101
条件1可以解释为：每一个客户站点都由某一辆电动货车到达过一次；
条件2可以解释为：每一辆电动货车驶入i站点后，它都必须要从i站点驶出，同时每一辆电动货车驶出配货中心后，都必须在当日返回；
条件3可以解释为：如果电动货车v先经过i站点，后经过j站点，那么电动货车v为i站点开始卸货的时间不得早于为j站点开始卸货的时间，并且，开始为j站点卸货的时间必须在客户规定的收货时间窗口之内；
需要说明的是，如果货车从i站点经过j站点，那么
Figure BDA0002557999500000102
部分就是0，l0乘以它也为0，不影响结果；如果货车从i站点不经过j站点，则
Figure BDA0002557999500000103
部分为0，那么τi-l0≤τj也是符合逻辑的。
条件4可以解释为：如果i站点是一个充电站点的话，那么电动货车v经过i站点的时间加上充电的时间，再加上达到j站点所花费的时间不得大于在j站点所卸货的时间；
条件5可以解释为：电动货车v在经过i站点时所携带的货物量必须要大于i客户所要求的货物量，并且，无论什么时间，电动货车v所携带的货物量都不能大于它自身的最大承载量，同时货物量必须要大于等于0；
条件6可以解释为：如果电动货车v先后经过i站点和j站点，那么当电动货车v在抵达j站点时所具备的电量，必须要小于电动货车v在抵达i站点时的电量减去在这一路段上所消耗掉的电量，使得电动货车v的电量有富余，防止电动货车v在路上出现异常情况，并且，当电动货车v从配送中心站点出发时，所具备的电量应该是电动货车v能具备的最大电量，并且，在任意时刻，电动货车v所具备的电量都不能低于它所承受的最小电量，也不能高于它所承受的最大电量；
条件7可以解释为：模块化集装箱都应该准确到达所有客户站点一次，同理一个客户站点也只应该收到一个模块化集装箱；
条件8可以解释为：每一个客户站点最少收到一个模块化集装箱，每一个客户站点最多收到一个模块化集装箱；
条件9可以解释为：电动货车从配送中心站点所携带的模块化集装箱个数等同于电动货车在终点所携带的模块化集装箱个数；
条件10可以解释为：一辆电动货车v至少携带0个模块化集装箱m(不能成为负数)，最多可携带3个模块化集装箱m；
条件11可以解释为：当一个模块化集装箱m运送在i站点到j站点的路途中时，要确保是电动货车v在携带它，这意味着电动货车v也要行驶在i站点到j站点的路途中；
条件12可以解释为：如果模块化集装箱m在时间点t时放置在了i站点，那么当m离开i站点时的时间点t2必须要大于t；
条件13可以解释为：模块化集装箱m所承载货物的数量必须要大于等于m所送至所有客户所需货物数量之和；
条件14可以解释为：电动货车车上的总电量等于该电动货车车头所携带电源的电量加上货车所携带模块化集装箱所携带电源电量的总和。
需要说明的是，通过上述公式可以用于确定第一判定变量的大小，除了第一判定变量、第二判定变量与第三判定变量，其他参数均可以已知量
需要说明的是，模块化集装箱内携带电源与客户站点所需的货物，配送人员卸货时可以直接将模块化集装箱给客户，在配送人员配送完所有货物时，可以取回模块集装箱。
步骤S203，电动货车运输线路规划系统根据所述线路规划模型中的目标函数，在所述预选线路中确定出电动货车的运输路线。
在本说明书实施例的步骤S203中，电动货车的的运输路线可以为距离运输距离最短的路线。目标函数可以为
Figure BDA0002557999500000111
其中，
Figure BDA0002557999500000121
为第一判定变量，T为时间，C为客户站点的数量，i与j为两个相邻的站点，V为电动货车的数量，dij为从i站点到j站点之间的距离。
需要说明的是，本说明书实施例通过将车辆路径问题与绿色能源相结合，在解决路径优化的同时，还可以极大的改善道路交通的污染问题。
车辆路径问题最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出的，指的是一定数量的客户各自有不同数量的货物需求，由配送中心向这些客户供给货物，指派一辆或几辆汽车组成的车队分送货物，通过算法的分析来找到一条适当的行车路线，目标是在一定约束条件下使得每一个客户的需求得到满足，并且达到路程最短、成本最低、耗时最少等目的。在说明书实施例中，可用于解决模块化电动货车在货物配送中受到配送时间限制和货车电力能源限制的问题，通过电动货车运输线路规划系统获取预先建立的线路规划模型，确定出形式路程最短的配送线路，其中，电动货车运输线路规划系统在建立线路规划模型时，可以利用数学建模、离散优化的方式。
其中，电动货车可以是运载货物的充电动车型的总称，是一种带有以车载电源为动力，用电机驱动车轮行驶的现代化环保车型。电动货车无内燃机，工作时产生的废气，不产生排气污染，对环境保护和空气的清洁十分有益。不仅如此，电动货车无内燃机产生的噪声，对驾驶人和周边人员的噪声危害较小。电动货车的能源效率高，有利于节能减排。模块化电动货车指货车带有多个可充电的集装箱，该集装箱可以内含电池，为货车提供电源，货车可以将其卸载并放置在充电点进行充电，并不影响电动货车的行驶(在电动车内含电量充足的情况下)。
本说明书实施例将多个限制条件进行数学建模，将实际生活问题转化成理论性的离散优化问题，并通过利用高级电子计算机的强大存储和计算能力，从而求得最优解，以便规划出模块化电动货车在实际生活中的最优线路。本说明书实施例可以帮助电动货车合理利用信息化高科技手段，提高运输效率，节约时间和能源成本。
参见图3，假设创建一个电动货车物流配送方案，其中包括一个配货中心、两辆电动货车、六个客户站点A-F，其中，客户站点中的数字为客户要求的送货量，两个站点之间的数字为两个站点之间的距离，客户站点下方的数字范围为当前站点所规定的卸货时间窗口。
可以通过线路规划模型计算出运输线路是:
V1:配货中心→C→B→A→配货中心，总距离是4+5+4+3＝16；
V2：配货中心→E→D→F→配货中心，总距离是9+7+4+5＝25；
两个路线总距离相加16+25＝41。
本说明书实施例可以将带有每个站点规定卸货时间窗口的限制条件，在这个基础上对电动货车行驶最短路径进行了有效分析，规划出最节约成本的行驶路径。
本申请实施例通过线路规划模型，可以合理的规划出电动货车的运输路线，进而可以加快电动货车的运输效率。此外，在本申请实施例中，根据站点信息与线路规划模型中的限制条件，确定出电动货车运输的预选路线，为后续确定合理的运输路线做出准备，并根据线路规划模型中的目标函数，确定出最终的运输路线。
本申请实施例还提供一种电动货车运输线路规划设备，所述设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取预先建立的线路规划模型，并向所述线路规划模型中输入站点信息，其中，所述站点信息包括客户站点信息、配送中心站点信息及充电站点信息；
根据所述线路规划模型中的限制条件及站点信息，确定出电动货车运输的预选线路；
根据所述线路规划模型中的目标函数，在所述预选线路中确定出电动货车的运输路线。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带式磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种电动货车运输线路规划方法，其特征在于，所述方法包括：
获取预先建立的线路规划模型，并向所述线路规划模型中输入站点信息，其中，所述站点信息包括客户站点信息、配送中心站点信息及充电站点信息；
根据所述线路规划模型中的限制条件及站点信息，确定出电动货车运输的预选线路；
根据所述线路规划模型中的目标函数，在所述预选线路中确定出电动货车的运输路线。
2.根据权利要求1所述的电动货车运输线路规划方法，其特征在于，所述限制条件中含有判定变量，在所述判定变量符合预设要求时，两个站点之间的路径确定为所述电动货车运输的预选线路。
3.根据权利要求2所述的电动货车运输线路规划方法，其特征在于，所述判定变量包括第一判定变量，其中，所述第一判定变量与，某一时间电动货车是否处于两个站点之间相关；
所述限制条件包括多个含有第一判定变量的条件。
4.根据权利要求3所述的电动货车运输线路规划方法，其特征在于，所述限制条件包括：
Figure FDA0002557999490000011
Figure FDA0002557999490000012
Figure FDA0002557999490000013
其中，
Figure FDA0002557999490000014
为第一判定变量，T为时间，V为电动货车的数量，N为站点的数量，站点包括用户站点、配送中心站点及充电站点，i与j为两个相邻的站点，τi为电动货车在i站点开始卸货的时间，tij为电动货车从i站点到j站点的时间，Si为i站点卸货花费的时间，l0为电动货车离开配送中心的时间，τj为电动货车在j站点开始卸货的时间，ej为j站点最早卸货时间，lj为j站点最晚卸货时间。
5.根据权利要求3所述的电动货车运输线路规划方法，其特征在于，所述判定变量还包括第二判定变量，其中，所述第二判定变量与，某一时间电动货车是否携带模块集装箱相关；
所述限制条件包括多个含有第二判定变量的条件。
6.根据权利要求5所述的电动货车运输线路规划方法，其特征在于，所述限制条件包括：
Figure FDA0002557999490000021
Figure FDA0002557999490000022
其中，
Figure FDA0002557999490000023
为第二判定变量，T为时间，M为一辆货车中模块集装箱的数量，V为电动货车的数量，N为站点的数量，i与j为两个相邻的站点。
7.根据权利要求5所述的电动货车运输线路规划方法，其特征在于，所述判定变量还包括第三判定变量，其中，所述第三判定变量与，电动货车是否在时限内将模块集装箱送到站点相关；
所述限制条件包括含有第三判定变量的条件。
8.根据权利要求7所述的电动货车运输线路规划方法，其特征在于，所述限制条件包括：
Figure FDA0002557999490000024
Figure FDA0002557999490000025
其中，
Figure FDA0002557999490000026
为第三判定变量，T为时间，M为一辆货车中模块集装箱的数量，V为电动货车的数量，i与j为两个相邻的站点，ei为i站点最早卸货时间，li为i站点最晚卸货时间,Si为i站点卸货花费的时间，C为客户站点的数量。
9.根据权利要求3所述的电动货车运输线路规划方法，其特征在于，所述目标函数为
Figure FDA0002557999490000027
其中，
Figure FDA0002557999490000028
为所述第一判定变量，T为时间，C为客户站点的数量，i与j为两个相邻的站点，V为电动货车的数量，dij为从i站点到j站点之间的距离。
10.一种电动货车运输线路规划设备，其特征在于，所述设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取预先建立的线路规划模型，并向所述线路规划模型中输入站点信息，其中，所述站点信息包括客户站点信息、配送中心站点信息及充电站点信息；
根据所述线路规划模型中的限制条件及站点信息，确定出电动货车运输的预选线路；
根据所述线路规划模型中的目标函数，在所述预选线路中确定出电动货车的运输路线。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102050158A (zh) * 2009-11-11 2011-05-11 杨捷 一种分体式电动车及其电源挂车
CN104390650A (zh) * 2014-11-12 2015-03-04 清华大学 基于云平台的电动汽车路径规划方法及系统
CN206615086U (zh) * 2017-03-16 2017-11-07 湖北追日电气股份有限公司 一种光伏发电储能电动物流车
CN108253988A (zh) * 2017-12-29 2018-07-06 重庆大学 基于电动汽车的循环取货路径规划方法
CN108764777A (zh) * 2018-04-26 2018-11-06 浙江工商大学 带时间窗的电动物流车调度方法和系统
CN109506668A (zh) * 2018-12-21 2019-03-22 中能易电新能源技术有限公司 电动汽车的路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109606179A (zh) * 2018-12-21 2019-04-12 广西科技大学 一种电动物流车预约移动充电管理系统
US20200101976A1 (en) * 2018-09-30 2020-04-02 Strong Force Intellectual Capital, Llc Intelligent transportation systems
CN111191813A (zh) * 2019-10-14 2020-05-22 重庆邮电大学 基于货物载重与软时间窗限制的车辆配送路径优化方法
US20200189601A1 (en) * 2018-12-13 2020-06-18 Volkswagen Aktiengesellschaft Method, device, and computer program product for determining a further test route during a test drive of a transportation vehicle
CN111311158A (zh) * 2020-03-04 2020-06-19 西华大学 一种有限充电设施条件下的电动物流车路径规划方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102050158A (zh) * 2009-11-11 2011-05-11 杨捷 一种分体式电动车及其电源挂车
CN104390650A (zh) * 2014-11-12 2015-03-04 清华大学 基于云平台的电动汽车路径规划方法及系统
CN206615086U (zh) * 2017-03-16 2017-11-07 湖北追日电气股份有限公司 一种光伏发电储能电动物流车
CN108253988A (zh) * 2017-12-29 2018-07-06 重庆大学 基于电动汽车的循环取货路径规划方法
CN108764777A (zh) * 2018-04-26 2018-11-06 浙江工商大学 带时间窗的电动物流车调度方法和系统
US20200101976A1 (en) * 2018-09-30 2020-04-02 Strong Force Intellectual Capital, Llc Intelligent transportation systems
US20200189601A1 (en) * 2018-12-13 2020-06-18 Volkswagen Aktiengesellschaft Method, device, and computer program product for determining a further test route during a test drive of a transportation vehicle
CN109506668A (zh) * 2018-12-21 2019-03-22 中能易电新能源技术有限公司 电动汽车的路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109606179A (zh) * 2018-12-21 2019-04-12 广西科技大学 一种电动物流车预约移动充电管理系统
CN111191813A (zh) * 2019-10-14 2020-05-22 重庆邮电大学 基于货物载重与软时间窗限制的车辆配送路径优化方法
CN111311158A (zh) * 2020-03-04 2020-06-19 西华大学 一种有限充电设施条件下的电动物流车路径规划方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李祖伟: "基于电动汽车充电选择的城市物流配送路径优化研究", 《硕士电子期刊》 *

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