CN112884420B - 一种智慧物流查询系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智慧物流查询系统及方法，属于智慧物流技术领域。本发明一种智慧物流查询系统包括遥感数据采集模块、三维仿真模块、快递信息查询模块、能源消耗获取模块、最佳路径规划模块、通信模块、终端查询模块；所述遥感数据采集模块、最佳路径规划模块的输出端与三维仿真模块的输入端相连接；所述快递信息查询模块、能源消耗获取模块的输出端与最佳路径规划模块的输入端相连接；所述最佳路径规划模块的输出端与通信模块的输入端相连接；所述通信模块的输出端与终端查询模块的输出端相连接；另本发明还提供一种智慧物流查询方法，能够更加直观地提供一种快递员配送的最佳路径，保证准时配送的同时减少资源消耗。

Description

一种智慧物流查询系统及方法

技术领域

本发明涉及智慧物流技术领域，具体为一种智慧物流查询系统及方法。

背景技术

智慧物流是以物联网和大数据为依托，通过协同共享创新模式和人工智能先进技术，重塑产业分工，再造产业结构，转变产业发展方式的新生态。近年来，在相关政策的支持下，技术与物流融合的智慧物流加快起步，极大改善了人民的日常生活，同时在应对重大突发事件时也可以起到至关重要的作用。

在实际生活中，快递配送与人们的生活息息相关，随着互联网的发展，网购已成为人民生活的主要方式之一，然而在配送过程中，规划路线的过程中，基本只考虑路线的最短，而并不能够从实际出发，考虑消耗能源的问题。目前配送快递通常使用快递员+快递配送车的形式，由于快递本身的重量问题，质量过重，就会引起快递配送车的能源高度消耗，而快递配送车又会在各个不同的站点进行卸货，考虑到每段路程的载货重量不同，导致消耗能源量不同，同时对于站点选择的先后顺序会导致路径的变化，因此当前的最短路径并不一定是最佳配送路径，本发明提出一种智慧物流查询系统及方法，能够及时地规划出配送的最佳路径，并且能够发送到快递员终端，使其能够查询得到。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智慧物流查询系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种智慧物流查询系统，该系统包括遥感数据采集模块、三维仿真模块、快递信息查询模块、能源消耗获取模块、最佳路径规划模块、通信模块、终端查询模块；

所述遥感数据采集模块用于获取配送区域的遥感数据，提供数据资料给三维仿真模块；所述三维仿真模块用于根据数据资料进行三维仿真建模，规划出路径图信息；所述快递信息查询模块用于对待配送的快递信息进行查询，并进行标记；所述能源消耗获取模块用于对配送路线上的能源消耗进行数据获取；所述最佳路径规划模块用于规划出最佳的配送路径，即能够在允许时间内消耗能源量最少的路径；所述通信模块用于建立通信，将最佳配送路径传输至终端；所述终端查询模块用于在快递员输入信息后进行查询最佳配送路径；

所述遥感数据采集模块、快递信息查询模块、能源消耗获取模块的输出端与三维仿真模块的输入端相连接；所述三维仿真模块的输出端与最佳路径规划模块的输入端相连接；所述最佳路径规划模块的输出端与通信模块的输入端相连接；所述通信模块的输出端与终端查询模块的输出端相连接。

根据上述技术方案，所述三维仿真模块包括查取单元、建模单元、更新单元；

所述查取单元用于从遥感数据采集模块内选取配送区域的遥感数据，获取建筑物的结构样式和道路的长短曲折程度；所述建模单元用于根据建筑物的结构样式和道路的长短曲折程度进行三维建模，以得到配送区域的三维仿真地图；所述更新单元用于在出现异常情况下，对配送区域的三维仿真地图进行更新。

在三维仿真模块中，可以能够更加直观地进行路径地规划，可以快捷、准确、低成本地进行构建城市范围内的三维地图，实用性高。在查取单元中，主要是为了提供基础的资源数据，从遥感数据中采集得到待配送区域内的建筑信息和道路信息，从而进行基础搭建；利用建模单元将各类信息导入三维GIS软件进行建模，所述更新单元主要是对道路的异常情况进行更新三维仿真地图，例如突然地修路等状况；

因此在所述更新单元中还包括以下单元：

加载单元：用于根据预设的三维仿真地图文件和遥感影像获取任意同一位置的像素坐标值和地理坐标值；

循环单元：用于重复加载单元执行的动作以获得所有像素点的像素坐标值和相对应的地理坐标值，并选取出道路异常情况点，将相对应的像素坐标值和地理坐标组合成预设格式的配准坐标文件记录于三维仿真地图文件中；

获取单元：用于选取预修改地区文件的若干个边角点，获取所述边角点的位置坐标，根据全区域地图文件以及边角点的位置坐标对待更新区域进行更改，以获得更新后的全区域三维仿真地图文件。

根据上述技术方案，所述快递信息查询模块包括快递质量信息查询单元、快递配送地址信息查询单元；

所述快递质量信息查询单元用于查询每个快递的质量信息，并进行标记；所述快递配送地址信息查询单元用于查询每个快递的配送地址，对相同配送地址的快递进行整合。

所述快递信息查询模块一般在快递初始站进行查询记录，整合出待配送所有快递的总质量，同时将每个分站点需要的快递重量进行计算得出，用于后期规划路径提供数据支持。

根据上述技术方案，所述能源消耗获取模块包括快递配送车识别单元、快递配送车里程记录单元、快递配送车能源消耗记录单元；

所述快递配送车识别单元用于分辨快递车类型，包括新能源电动汽车、传统燃油车；所述快递配送车里程记录单元用于计算配送里程；所述快递配送车能源消耗记录单元用于记录快递配送车的能源消耗。

对于当前的配送主要方式为快递员+快递配送车的方式进行配送，而快递配送车主要分为耗电和耗油两种，所述能源消耗获取模块对配送消耗的能源情况，配送里程情况进行记录，有利于后期进行数据分析。

根据上述技术方案，所述最佳路径规划模块包括平均速度计算单元、时间阈值计算单元、最佳路径规划单元、数据库；

所述平均速度计算单元用于根据数据库中的历史数据信息计算快递配送车的平均行驶速度；所述时间阈值计算单元用于根据待配送快递的承诺时间信息计算配送可允许的时间阈值；所述最佳路径规划单元用于在所有可允许配送路径中寻找能源消耗量最低的路径；所述数据库用于存储和调用相关的历史数据。

根据上述技术方案，所述终端查询模块包括查询单元、信息确认单元、显示单元；

所述查询单元用于快递员进行查询最佳配送路径；所述信息确认单元用于快递员输入快递信息进行确认；所述显示单元用于将三维仿真模块最终输出的路径图进行展示。

所述终端查询模块一般设置在快递员手机上，快递员通过输入个人信息和待配送快递信息，就可以获取得到系统规划出的最佳配送路径，快递员根据显示单元最终的结果展示，能够按照最佳配送路径进行配送快递，做到可持续发展。

一种智慧物流查询方法，该方法包括以下步骤：

S1、对配送区域内的建筑物和道路信息进行采集，根据遥感图像和地图数据进行建模，搭建三维仿真模型；

S2、对配送的所有快递进行信息采集，包括快递的质量、快递的配送地址信息；

S3、根据步骤S2中的所述快递的质量、快递的配送地址信息，标记出所有配送地点，同时标记该地点接收的快递质量，并同时标记出所有标记地点相互之间的距离；

S4、根据历史数据信息，计算得到配送快递车的平均行驶速度v₀；

S5、根据采集数据信息，计算得到快递配送的允许时间阈值t₀；

S6、在步骤S1中的仿真模型内进行计算，得出全部配送路径的距离集合B＝{A₁，A₂，A₃，……，A_n}，

根据公式：

选取其中不大于时间阈值t₀的t_i所对应的路径组成新的路径集合，即可允许路径集合；

S7、在步骤S6中的可允许路径集合中，利用三维仿真模型，根据质量变化，得出最佳配送路径，并将其进行输出至配送客户端的推荐路线。

根据上述技术方案，在步骤S4中，对配送快递车的平均行驶速度v₀的计算步骤如下：

S8-1、对配送当天的天气情况和快递车型进行采集，调取历史数据中与该天气情况和快递车型相同的配送情况；

S8-2、根据步骤S8-1中采集得到的配送数据，计算历史数据中配送的平均行驶速度，记为集合C＝{V₁，V₂，V₃，……，V_n}；

S8-3、根据公式：

计算得出配送快递车的平均行驶速度v₀。

在配送过程中，平均行驶速度会根据一些因素发生较大改变，例如在阴雨天，行驶速度会变慢；另外不同的车型也会影响平均行驶速度的大小；因此在步骤S8-1中，先进行统一处理，防止数据出现不稳定性，误差高的问题，在采集了相同环境相同车型下的平均速度后，利用再次平均的方法预测出当天该车进行配送的平均行驶速度，

根据上述技术方案，在步骤S5中，对快递配送的允许时间阈值t₀的计算步骤如下：

S9-1、采集配送当天的日期为周中或是周末，所述周中包括星期一至星期五；所述周末包括星期六、星期日；

S9-2、采集历史数据中对应星期的快递员下班的平均时间；

S9-3、根据统一上班时间和步骤S9-2中的下班的平均时间，计算得出快递员的工作时间，去除掉相关的耽误时间，最后得出配送的允许时间阈值t₀。

设置允许时间阈值t₀的主要目的是为了防止在规划最佳路径时，出现能源消耗低但耗费时间过长的情况，又因为周中和周末的快递量不同，大多数情况下人们选择周末进行收货，因此周末的配货量会高于周中的配货量，快递员相对的工作时间也会被延长，于是在平均时间的计算上用两种情况进行分辨，保证快递员的自身权益的同时，对允许时间作出了限定。

根据上述技术方案，在步骤S6-S7中，根据公式：

计算得出可允许路径集合；

W＝T*L_0--1*h+(T-T₁)*L_1--2*h+…+(T-T₁-…-T_j)*L_j--j+1*h；

在可允许路径集合中选取出最佳配送路径；

其中，t为总配送时间；v₀为配送快递车的平均行驶速度；W为总消耗能源量；T为初始总重量；L_j--j+1为站点L_j与站点L_j+1之间的距离；T_j为对应站点L_j的签收快递质量；h为单位质量每公里消耗能源量；

所述最佳配送路径为t_最佳≤t₀且W_最佳＜W的路径；

其中t_最佳为最佳配送路径的总配送时间；W_最佳为最佳配送路径的总消耗能源量。

整个路径中包括初始站点和其他站点，站点越多，由于配送顺序不同，所产生的路径也会有很多，在该方法中，首先对一些不满足相关条件的路径进行取舍，即设置了时间阈值t₀，在公式

中，根据计算得出的平均速度信息，利用所有路径的总路程和计算得出该路径下预计所需时间，若超出了t₀，则该路径不予采用；而在剩余的可允许路径集合中，选取一个最佳配送路径，首先在初始站，配送总质量可知，其到任何一站所消耗的能源即为T*h*L_0--j，而在后续路径中每到一个新的站点，即产生一个新的质量和新的里程，利用相同的方法可得知每段路径的能源消耗，那么一定存在一条路径满足在当前条件下所消耗的能源小于其他路径在当前条件下所消耗的能源，这条路径即为最佳配送路径。

三维仿真模块在得到这样一条最佳路径后，利用通讯模块与快递员终端设备建立连接，在快递员进行查询时，即可得到。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明能够基于遥感数据信息对全程范围内的配送区域提供建模数据支持，利用三维仿真模块建立三维仿真地图，同时设置更新单元对道路异常点进行实时更新，利用快递质量的不同，进而判断快递车的能源消耗，综合各种情况，从实际应用角度出发，在保证快递配送及时的前提下，做到能源消耗最低，同时也可以保证快递员的相关权益，也让其工作更加简便快捷，本发明的出发点符合国家的可持续发展理念，有效地进行资源利用。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种智慧物流查询系统的结构示意图；

图2是本发明一种智慧物流查询方法的步骤示意图；

图3是本发明一种智慧物流查询方法的流程示意图。

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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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。

请参阅图1-3，本发明提供技术方案：一种智慧物流查询系统，该系统包括遥感数据采集模块、三维仿真模块、快递信息查询模块、能源消耗获取模块、最佳路径规划模块、通信模块、终端查询模块；

所述遥感数据采集模块用于获取配送区域的遥感数据，提供数据资料给三维仿真模块；所述三维仿真模块用于根据数据资料进行三维仿真建模，规划出路径图信息；所述快递信息查询模块用于对待配送的快递信息进行查询，并进行标记；所述能源消耗获取模块用于对配送路线上的能源消耗进行数据获取；所述最佳路径规划模块用于规划出最佳的配送路径，即能够在允许时间内消耗能源量最少的路径；所述通信模块用于建立通信，将最佳配送路径传输至终端；所述终端查询模块用于在快递员输入信息后进行查询最佳配送路径；

所述遥感数据采集模块、快递信息查询模块、能源消耗获取模块的输出端与三维仿真模块的输入端相连接；所述三维仿真模块的输出端与最佳路径规划模块的输入端相连接；所述最佳路径规划模块的输出端与通信模块的输入端相连接；所述通信模块的输出端与终端查询模块的输出端相连接。

所述三维仿真模块包括查取单元、建模单元、更新单元；

所述查取单元用于从遥感数据采集模块内选取配送区域的遥感数据，获取建筑物的结构样式和道路的长短曲折程度；所述建模单元用于根据建筑物的结构样式和道路的长短曲折程度进行三维建模，以得到配送区域的三维仿真地图；所述更新单元用于在出现异常情况下，对配送区域的三维仿真地图进行更新。

所述快递信息查询模块包括快递质量信息查询单元、快递配送地址信息查询单元；

所述快递质量信息查询单元用于查询每个快递的质量信息，并进行标记；所述快递配送地址信息查询单元用于查询每个快递的配送地址，对相同配送地址的快递进行整合。

所述能源消耗获取模块包括快递配送车识别单元、快递配送车里程记录单元、快递配送车能源消耗记录单元；

所述快递配送车识别单元用于分辨快递车类型，包括新能源电动汽车、传统燃油车；所述快递配送车里程记录单元用于计算配送里程；所述快递配送车能源消耗记录单元用于记录快递配送车的能源消耗。

所述最佳路径规划模块包括平均速度计算单元、时间阈值计算单元、最佳路径规划单元、数据库；

所述平均速度计算单元用于根据数据库中的历史数据信息计算快递配送车的平均行驶速度；所述时间阈值计算单元用于根据待配送快递的承诺时间信息计算配送可允许的时间阈值；所述最佳路径规划单元用于在所有可允许配送路径中寻找能源消耗量最低的路径；所述数据库用于存储和调用相关的历史数据。

所述终端查询模块包括查询单元、信息确认单元、显示单元；

所述查询单元用于快递员进行查询最佳配送路径；所述信息确认单元用于快递员输入快递信息进行确认；所述显示单元用于将三维仿真模块最终输出的路径图进行展示。

一种智慧物流查询方法，该方法包括以下步骤：

S1、对配送区域内的建筑物和道路信息进行采集，根据遥感图像和地图数据进行建模，搭建三维仿真模型；

S2、对配送的所有快递进行信息采集，包括快递的质量、快递的配送地址信息；

S3、根据步骤S2中的所述快递的质量、快递的配送地址信息，标记出所有配送地点，同时标记该地点接收的快递质量，并同时标记出所有标记地点相互之间的距离；

S4、根据历史数据信息，计算得到配送快递车的平均行驶速度v₀；

S5、根据采集数据信息，计算得到快递配送的允许时间阈值t₀；

S6、在步骤S1中的仿真模型内进行计算，得出全部配送路径的距离集合B＝{A₁，A₂，A₃，……，A_n}，

根据公式：

选取其中不大于时间阈值t₀的t_i所对应的路径组成新的路径集合，即可允许路径集合；

S7、在步骤S6中的可允许路径集合中，利用三维仿真模型，根据质量变化，得出最佳配送路径，并将其进行输出至配送客户端的推荐路线。

在步骤S4中，对配送快递车的平均行驶速度v₀的计算步骤如下：

S8-1、对配送当天的天气情况和快递车型进行采集，调取历史数据中与该天气情况和快递车型相同的配送情况；

S8-2、根据步骤S8-1中采集得到的配送数据，计算历史数据中配送的平均行驶速度，记为集合C＝{V₁，V₂，V₃，……，V_n}；

S8-3、根据公式：

计算得出配送快递车的平均行驶速度v₀。

在步骤S5中，对快递配送的允许时间阈值t₀的计算步骤如下：

S9-1、采集配送当天的日期为周中或是周末，所述周中包括星期一至星期五；所述周末包括星期六、星期日；

S9-2、采集历史数据中对应星期的快递员下班的平均时间；

S9-3、根据统一上班时间和步骤S9-2中的下班的平均时间，计算得出快递员的工作时间，去除掉相关的耽误时间，最后得出配送的允许时间阈值t₀。

在步骤S6-S7中，根据公式：

计算得出可允许路径集合；

W＝T*L_0--1*h+(T-T₁)*L_1--2*h+…+(T-T₁-…-T_j)*L_j--j+1*h；

在可允许路径集合中选取出最佳配送路径；

其中，t为总配送时间；v₀为配送快递车的平均行驶速度；W为总消耗能源量；T为初始总重量；L_j--j+1为站点L_j与站点L_j+1之间的距离；T_j为对应站点L_j的签收快递质量；h为单位质量每公里消耗能源量；

所述最佳配送路径为t_最佳≤t₀且W_最佳＜W的路径；

其中t_最佳为最佳配送路径的总配送时间；W_最佳为最佳配送路径的总消耗能源量。

在本实施例中，设置有3个收货点，分别为G1、G2、G3；3个收货点的收货质量分别为T1、T2、T3；出发点为G；出发总质量为T；所述各点之间距离如下：G--G1记为L1；G--G2记为L2；G--G3记为L3；G1--G2记为L_G1-2；G1--G3记为L_G1-3；G2--G3记为L_G2-3；设置每单位质量每公里消耗能源量为h；

采集当天的主要信息为：阴雨天，星期一，新能源快递配送车，统一上班时间为早10:30；

根据当前情况采集历史数据信息，得到如下信息：

新能源快递配送车在阴雨天的平均行驶速度如下：20、25、20、25、15；单位：km/h；

在星期一的平均下班时间如下：18:00、17:30、17:30、17:00、17:30；其中耽误时间为5小时；

根据公式：

时间阈值t₀为2个小时；

系统调取配送区域的遥感数据，建立三维仿真，并同时利用更新单元查询道路异常点，并未发现异常，建立三维仿真地图后，规划出如下路径：

路径1、G--G1--G2--G3；

路径2、G--G1--G3--G2；

路径3、G--G2--G1--G3；

路径4、G--G2--G3--G1；

路径5、G--G3--G1--G2；

路径6、G--G3--G2--G1；

在本实施例中，查询后得知L1为10km；L2为25km；L3为15km；L_G1-2为10km；L_G1-3为25km；L_G2-3为10km；

对各条路径的允许时间进行判定，根据公式：

计算得出各路径所需的时间如下：

路径1：1.428h；路径2：2.142h；路径3：2.857h；路径4:2.857h；路径5:2.380h；路径6:1.666h。

因为2.142、2.857、2.380均大于2，因此舍去路径2、3、4、5；

设置h＝10，T＝100kg；T1＝20kg、T2＝10kg、T3＝70kg；

根据公式：W＝T*L_0--1*h+(T-T₁)*L_1--2*h+…+(T-T₁-…-T_j)*L_j--j+1*h；

路径1的消耗能源量为：W＝100*10*10+(100-20)*10*10+(100-20-10)*10*10＝25000；

路径6的消耗能源量为：W＝100*15*10+(100-70)*10*10+(100-70-10)*10*10＝20000；

因此，路径6为最佳规划路径，将此路径输出到终端，快递员输入确认信息后可进行查询到该路径。

本发明的工作原理：本发明利用遥感数据采集模块进行采集全城范围内的遥感数据，将数据资料提供给三维仿真模块；利用三维仿真模块进行三维仿真建模，规划出所有路径图信息；利用快递信息查询模块对待配送的快递信息进行查询，主要为质量信息和配送地址信息，并进行标记；利用能源消耗获取模块对配送路线上的能源消耗进行数据获取；利用最佳路径规划模块从天气、日期、配送车辆等因素情况下，利用质量变化规划出最佳的配送路径，即能够在允许时间内消耗能源量最少的路径；利用通信模块建立通信，将最佳配送路径传输至终端；利用终端查询模块帮助快递员查询到最佳配送路径。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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 (1)

1.一种智慧物流查询系统，其特征在于：该系统包括遥感数据采集模块、三维仿真模块、快递信息查询模块、能源消耗获取模块、最佳路径规划模块、通信模块、终端查询模块；

所述遥感数据采集模块用于获取配送区域的遥感数据，提供数据资料给三维仿真模块；所述三维仿真模块用于根据数据资料进行三维仿真建模，规划出路径图信息；所述快递信息查询模块用于对待配送的快递信息进行查询，并进行标记；所述能源消耗获取模块用于对配送路线上的能源消耗进行数据获取；所述最佳路径规划模块用于规划出最佳的配送路径，即能够在允许时间内消耗能源量最少的路径；所述通信模块用于建立通信，将最佳配送路径传输至终端；所述终端查询模块用于在快递员输入信息后进行查询最佳配送路径；

所述遥感数据采集模块、快递信息查询模块、能源消耗获取模块的输出端与三维仿真模块的输入端相连接；所述三维仿真模块的输出端与最佳路径规划模块的输入端相连接；所述最佳路径规划模块的输出端与通信模块的输入端相连接；所述通信模块的输出端与终端查询模块的输出端相连接；

所述三维仿真模块包括查取单元、建模单元、更新单元；

所述查取单元用于从遥感数据采集模块内选取配送区域的遥感数据，获取建筑物的结构样式和道路的长短曲折程度；所述建模单元用于根据建筑物的结构样式和道路的长短曲折程度进行三维建模，以得到配送区域的三维仿真地图；所述更新单元用于在出现异常情况下，对配送区域的三维仿真地图进行更新；

所述快递信息查询模块包括快递质量信息查询单元、快递配送地址信息查询单元；

所述快递质量信息查询单元用于查询每个快递的质量信息，并进行标记；所述快递配送地址信息查询单元用于查询每个快递的配送地址，对相同配送地址的快递进行整合；

所述能源消耗获取模块包括快递配送车识别单元、快递配送车里程记录单元、快递配送车能源消耗记录单元；

所述快递配送车识别单元用于分辨快递车类型，包括新能源电动汽车、传统燃油车；所述快递配送车里程记录单元用于计算配送里程；所述快递配送车能源消耗记录单元用于记录快递配送车的能源消耗；

所述最佳路径规划模块包括平均速度计算单元、时间阈值计算单元、最佳路径规划单元、数据库；

所述平均速度计算单元用于根据数据库中的历史数据信息计算快递配送车的平均行驶速度；所述时间阈值计算单元用于根据待配送快递的承诺时间信息计算配送可允许的时间阈值；所述最佳路径规划单元用于在所有可允许配送路径中寻找能源消耗量最低的路径；所述数据库用于存储和调用相关的历史数据；

所述终端查询模块包括查询单元、信息确认单元、显示单元；

所述查询单元用于快递员进行查询最佳配送路径；所述信息确认单元用于快递员输入快递信息进行确认；所述显示单元用于将三维仿真模块最终输出的路径图进行展示；

该系统执行的方法包括以下步骤：

S1、对配送区域内的建筑物和道路信息进行采集，根据遥感图像和地图数据进行建模，搭建三维仿真模型；

S2、对配送的所有快递进行信息采集，包括快递的质量、快递的配送地址信息；

S3、根据步骤S2中的所述快递的质量、快递的配送地址信息，标记出所有配送地点，同时标记该地点接收的快递质量，并同时标记出所有标记地点相互之间的距离；

S4、根据历史数据信息，计算得到配送快递车的平均行驶速度

；

S5、根据采集数据信息，计算得到快递配送的允许时间阈值

；

S6、在步骤S1中的仿真模型内进行计算，得出全部配送路径的距离集合B={A₁，A₂，A₃，……，A_n}，

根据公式：

；

选取其中不大于时间阈值

的

所对应的路径组成新的路径集合，即可允许路径集合；

S7、在步骤S6中的可允许路径集合中，利用三维仿真模型，根据质量变化，得出最佳配送路径，并将其进行输出至配送客户端的推荐路线；

在步骤S4中，对配送快递车的平均行驶速度

的计算步骤如下：

S8-1、对配送当天的天气情况和快递车型进行采集，调取历史数据中与该天气情况和快递车型相同的配送情况；

S8-2、根据步骤S8-1中采集得到的配送数据，计算历史数据中配送的平均行驶速度，记为集合C={V₁，V₂，V₃，……，V_n}；

S8-3、根据公式：

，计算得出配送快递车的平均行驶速度

；

在步骤S5中，对快递配送的允许时间阈值

的计算步骤如下：

S9-1、采集配送当天的日期为周中或是周末，所述周中包括星期一至星期五；所述周末包括星期六、星期日；

S9-2、采集历史数据中对应星期的快递员下班的平均时间；

S9-3、根据统一上班时间和步骤S9-2中的下班的平均时间，计算得出快递员的工作时间，去除掉相关的耽误时间，最后得出配送的允许时间阈值

；

在步骤S6-S7中，根据公式：

；

计算得出可允许路径集合；

；

在可允许路径集合中选取出最佳配送路径；

其中，

为总配送时间；

为配送快递车的平均行驶速度；

为总消耗能源量；

为初始总重量；

为站点

与站点

之间的距离；

为对应站点

的签收快递质量；

为单位质量每公里消耗能源量；

所述最佳配送路径为

的路径；

其中

为最佳配送路径的总配送时间；

为最佳配送路径的总消耗能源量。

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