CN113723675B - 一种零担揽件自动调度方法和计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于物流领域，提供了一种零担揽件自动调度的方法、计算机可读存储介质和计算机设备，包括：接收输入的订单信息、区域内自营司机信息、区域内物流网点信息和费用信息；根据预设的业务逻辑为每个订单筛选匹配的司机和物流网点；利用输入的订单信息、区域内自营司机信息和区域内物流网点信息根据调度目标和调度要求生成组合优化模型；对组合优化模型进行求解，并输出结果；在预定时间内，若模型输出最优或可行方案，则以最优或可行方案作为调度方案，否则利用兜底策略输出兜底方案，作为调度结果。本发明实现一次性自动调度，降低调度人工成本。
Description
技术领域
本发明属于物流领域，尤其涉及一种零担揽件自动调度的方法、计算机可读存储介质及计算机设备。
背景技术
在物流零担揽件，即将货物从客户点运送到物流网点的过程中：每个订单有多位服务司机可以选择，同时有多个可以承接该订单货物的物流网点；最终需要为每个订单指派一位司机送至选中的一个物流网点；因此有多种组合方式，每种组合的成本不同，不好的调度组合会直接影响毛利。
现有技术通常采用分阶段调度方案，阶段一根据业务逻辑与指标选择每个订单应选择的物流网点，阶段二为每个订单选择揽收服务的司机，阶段三对于每一位司机的已接订单进行排序。
然而，现有技术第一阶段结果作为第二阶段的输入，不一定是最优方案，若第一阶段选择失误，第二阶段只能勉强接受这个结果进行调度组合，调度质量无法保证，揽件效率低；阶段调度中间有时间间隔，需分不同模块操作，操作次数繁多，调度成本高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种零担揽件自动调度的方法、计算机可读存储介质及计算机设备，旨在解决零担揽件组合方式不一定是最优方案，调度质量无法保证，揽件效率低，操作次数繁多，调度成本高的问题。
第一方面，本发明提供了一种零担揽件自动调度的方法，包括：
接收输入的订单信息、区域内自营司机信息、区域内物流网点信息和费用信息；
根据预设的业务逻辑为每个订单筛选匹配的司机和物流网点；
利用输入的订单信息、区域内自营司机信息和区域内物流网点信息根据调度目标和调度要求生成组合优化模型；
对组合优化模型进行求解，并输出结果；
在预定时间内，若模型输出最优或可行方案，则以最优或可行方案作为调度方案，否则利用兜底策略输出兜底方案，作为调度结果。
进一步地，所述组合优化模型是一个根据输入的订单信息、区域内自营司机信息、区域内物流网点信息定义数学变量，将调度目标和调度要求以数学表达式表现出来，由所有数学变量与数学表达式结合生成的混合整数规划模型。
进一步地，所述费用信息包括司机每公里行驶费用、订单基于重量、体积、距离派给外部司机的费用、订单选择不同专线的费用、订单超出时间窗的费用、司机订单数量与司机平均单量的差值带来的惩罚费用。
进一步地，所述订单信息包括订单的货物重量、货物体积、预约上门时间和位置。
进一步地，所述区域内自营司机信息包括区域内车辆的体积与载重、车辆型号、是否有附加工具、司机已接订单信息和司机位置。
进一步地，所述区域内物流网点信息包括物流网点业务指标和物流网点位置，所述物流网点业务指标包括准点率和毛利率。
进一步地，所述调度目标具体为成本最小化，即：
其中，O代表车场，司机出发与最终需要回到的地点；S代表车辆初始位置集合；D0是司机已经完成揽收的订单的交货点集合；D1代表司机已完成揽收还需去物流网点交货的订单的交货点集合；D2是新订单的交货点集合，以二维列表的形式存储；P1是已接单的订单的揽收点集合；P2是所有本轮调度需要决策的订单的揽收点集合；N+＝O∪S∪D0∪P1∪D1∪P2∪D2，N＝S∪D0∪P1∪D1∪P2∪D2，P2D2＝P2∪D2；L是可行司机集合，由于一个司机对应一条线路，也是可行线路；
i,j代表任意一点，i,j∈N+；l代表任意一个司机，l∈L；
cij是从i到j的自营司机成本；Ci是经过i的众包司机成本；Zi代表经过点i的专线成本；be1、be2、bl1、bl2是P1和P2内揽收点的早到惩罚与迟到惩罚成本；unBalanceCost是订单分布不均匀的单均成本；xij表示是否从i到j，i∈N+；yi代表点i是否由众包服务，i∈P2D2；zi表示是否选择i点为交件网点，i∈D2；
是揽收司机路径成本，/>是众包成本，/>是专线成本，代表时间窗成本，/>是司机均衡成本。
进一步地，所述调度要求具体为：
订单至少选择一个备选物流网点，即：
订单至少选择一位自营司机或选择外部司机处理，即：
调度选择的司机需满足订单的预约上门时间，即：
先揽收后交货，即：
调度车辆新增的载重等于新接订单重量，即：
调度车辆新增的体积等于新接订单体积，即：
调度满足司机的订单均衡性，即：
调度给司机的订单是司机能在工作时间完成的，且派送至物流网点的时间在物流网点的服务时间内，即：
其中，ei、li分别为点i的服务左右时间窗；aon代表所有司机的平均历史已接订单数；Ti为i的需要的服务时间；tij为从i到j路径需要的时间；qi为i点的货物重量，si为i点的货物体积；OrderNuml为司机l的历史已接订单数；Vl为l线路的重量装载限制，Vvol为l线路体积装载限制；
决策变量：vil为i点属于哪个司机l，i∈N；Bi表示i点的服务完成时间，i∈N；Qi表示i点的装货后重量，i∈N；Si表示i点的装货后体积，i∈N；Bei表示i点的早到时长，i∈{P1，P2}；Bli表示i点的迟到时长，i∈{P1，P2}；vnl表示司机l已接订单与均衡订单的差值的绝对值，l∈L。
进一步地，所述模型输出最优或可行方案，或所述兜底策略输出兜底方案具体为输出调度订单选择的物流网点、调度订单指派的司机以及司机的任务顺序。
进一步地，所述司机的任务顺序具体为司机访问客户点和访问物流网点的先后顺序。
第二方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的零担揽件自动调度的方法的步骤。
第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器、存储器以及一个或多个计算机程序，所述处理器和所述存储器通过总线连接，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的零担揽件自动调度的方法的步骤。
在本发明中，利用输入的订单信息、区域内自营司机信息和区域内网点信息根据调度目标和调度要求生成组合优化模型，并对组合优化模型进行求解，输出结果，实现一次性自动调度，降低调度人工成本，从全局的角度最小化业务成本，实现毛利率的提升，调度选择的司机需满足订单的预约上门时间，保证客户的满意度；调度尽量使所有司机的订单均衡，保证司机满意度。
附图说明
图1是本发明一实施例提供的零担揽件自动调度的方法的流程图。
图2是本发明一实施例提供的计算机设备的具体结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
请参阅图1，本发明一实施例提供的零担揽件自动调度的方法包括以下步骤：需注意的是，若有实质上相同的结果，本发明的零担揽件自动调度的方法并不以图1所示的流程顺序为限。
S1.接收输入的订单信息、区域内自营司机信息、区域内物流网点信息和费用信息；
S2.根据预设的业务逻辑为每个订单筛选匹配的司机和物流网点；
S3.利用输入的订单信息、区域内自营司机信息和区域内物流网点信息根据调度目标和调度要求生成组合优化模型；
S4.对组合优化模型进行求解，并输出结果；
S5.在预定时间内，若模型输出最优或可行方案，则以最优或可行方案作为调度方案，否则利用兜底策略输出兜底方案，作为调度结果。
在本发明一实施例中，所述组合优化模型是一个根据输入的订单信息、区域内自营司机信息、区域内物流网点信息定义数学变量，将调度目标和调度要求以数学表达式表现出来，由所有数学变量与数学表达式结合生成的混合整数规划模型。
在本发明一实施例中，所述费用信息包括司机每公里行驶费用、订单基于重量、体积、距离派给外部司机的费用、订单选择不同专线的费用、订单超出时间窗的费用、司机订单数量与司机平均单量的差值带来的惩罚费用。
在本发明一实施例中，所述订单信息包括订单的货物重量、货物体积、预约上门时间和位置。
在本发明一实施例中，所述区域内自营司机信息包括区域内车辆的体积与载重、车辆型号、是否有附加工具、司机已接订单信息和司机位置。
在本发明一实施例中，所述区域内物流网点信息包括物流网点业务指标和物流网点位置，所述物流网点业务指标包括准点率和毛利率。
在本发明一实施例中，所述调度目标具体为成本最小化，即：
其中，O代表车场，司机出发与最终需要回到的地点；S代表车辆初始位置集合；D0是司机已经完成揽收的订单的交货点集合；D1代表司机已完成揽收还需去物流网点交货的订单的交货点集合；D2是新订单的交货点集合，以二维列表的形式存储；P1是已接单的订单的揽收点集合；P2是所有本轮调度需要决策的订单的揽收点集合；N+＝O∪S∪D0∪P1∪D1∪P2∪D2，N＝S∪D0∪P1∪D1∪P2∪D2，P2D2＝P2∪D2；L是可行司机集合，由于一个司机对应一条线路，也是可行线路；
i,j代表任意一点，i,j∈N+；l代表任意一个司机，l∈L；
cij是从i到j的自营司机成本；Ci是经过i的众包司机成本；Zi代表经过点i的专线成本；be1、be2、bl1、bl2是P1和P2内揽收点的早到惩罚与迟到惩罚成本；unBalanceCost是订单分布不均匀的单均成本；xij表示是否从i到j，i∈N+；yi代表点i是否由众包服务，i∈P2D2；zi表示是否选择i点为交件网点，i∈D2；
是揽收司机路径成本，/>是众包成本，/>是专线成本，代表时间窗成本，/>是司机均衡成本。
在本发明一实施例中，所述调度要求具体为：
订单至少选择一个备选物流网点，即：
订单至少选择一位自营司机或选择外部司机处理，即：
调度选择的司机需满足订单的预约上门时间，即：
先揽收后交货，即：
调度车辆新增的载重等于新接订单重量，即：
调度车辆新增的体积等于新接订单体积，即：
调度满足司机的订单均衡性，即：
调度给司机的订单是司机能在工作时间完成的，且派送至物流网点的时间在物流网点的服务时间内，即：
其中，ei、li分别为点i的服务左右时间窗；aon代表所有司机的平均历史已接订单数；Ti为i的需要的服务时间；tij为从i到j路径需要的时间；qi为i点的货物重量，si为i点的货物体积；OrderNuml为司机l的历史已接订单数；Vl为l线路的重量装载限制，Voll为l线路的体积装载限制；
决策变量：vil为i点属于哪个司机l，i∈N；Bi表示i点的服务完成时间，i∈N；Qi表示i点的装货后重量，i∈N；Si表示i点的装货后体积，i∈N；Bei表示i点的早到时长，i∈{P1，P2}；Bli表示i点的迟到时长，i∈{P1，P2}；vnl表示司机l已接订单与均衡订单的差值的绝对值，l∈L。
在本发明一实施例中，所述模型输出最优或可行方案，或所述兜底策略输出兜底方案具体为输出调度订单选择的物流网点、调度订单指派的司机以及司机的任务顺序。
在本发明一实施例中，所述司机的任务顺序具体为司机访问客户点和访问物流网点的先后顺序。
本发明一实施例提供的方法需满足基本假设，即：
对于任意订单，一定存在一个或多个备选物流网点；
对于任意订单，一定存在合适的外部司机能够处理；
在相同条件下外部司机成本高于自营司机。
本发明一实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明一实施例提供的零担揽件自动调度的方法的步骤。
图2示出了本发明一实施例提供的计算机设备的具体结构框图，一种计算机设备100包括：一个或多个处理器101、存储器102、以及一个或多个计算机程序，其中所述处理器101和所述存储器102通过总线连接，所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器102中，并且被配置成由所述一个或多个处理器101执行，所述处理器101执行所述计算机程序时实现如本发明一实施例提供的零担揽件自动调度的方法的步骤。
计算机设备包括服务器和终端等，该计算机设备可以是台式计算机、移动终端或车载设备，移动终端包括手机、平板电脑、个人数字助理或可穿戴设备等中的至少一种。
在本发明实施例中，利用输入的订单信息、区域内自营司机信息和区域内网点信息根据调度目标和调度要求生成组合优化模型，并对组合优化模型进行求解，输出结果，实现一次性自动调度，降低调度人工成本，从全局的角度最小化业务成本，实现毛利率的提升，调度选择的司机需满足订单的预约上门时间，保证客户的满意度；调度尽量使所有司机的订单均衡，保证司机满意度。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，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、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种零担揽件自动调度的方法，其特征在于，包括：
接收输入的订单信息、区域内自营司机信息、区域内物流网点信息和费用信息；
根据预设的业务逻辑为每个订单筛选匹配的司机和物流网点；
利用输入的订单信息、区域内自营司机信息和区域内物流网点信息根据调度目标和调度要求生成组合优化模型；
对组合优化模型进行求解，并输出结果，实现一次性自动调度，调度选择的司机需满足订单的预约上门时间，调度尽量使所有司机的订单均衡；
在预定时间内，若模型输出最优或可行方案，则以最优或可行方案作为调度方案，否则利用兜底策略输出兜底方案，作为调度结果；
所述调度目标具体为成本最小化；
所述调度要求具体为：
订单至少选择一个备选物流网点；
订单至少选择一位自营司机或选择外部司机处理；
调度选择的司机需满足订单的预约上门时间；
先揽收后交货；
调度车辆新增的载重等于新接订单重量；
调度车辆新增的体积等于新接订单体积；
调度满足司机的订单均衡性；
调度给司机的订单是司机能在工作时间完成的，且派送至物流网点的时间在物流网点的服务时间内；
所述成本最小化具体为：
其中，O代表车场，司机出发与最终需要回到的地点；S代表车辆初始位置集合；D0是司机已经完成揽收的订单的交货点集合；D1代表司机已完成揽收还需去物流网点交货的订单的交货点集合；D2是新订单的交货点集合，以二维列表的形式存储；P1是已接单的订单的揽收点集合；P2是所有本轮调度需要决策的订单的揽收点集合；N+＝O∪S∪D0∪P1∪D1∪P2∪D2，N＝S∪D0∪P1∪D1∪P2∪D2，P2D2＝P2∪D2；L是可行司机集合，由于一个司机对应一条线路，也是可行线路；
i,j代表任意一点，i,j∈N+；l代表任意一个司机，l∈L；
cij是从i到j的自营司机成本；Ci是经过i的众包司机成本；Zi代表经过点i的专线成本；be1、be2、bl1、bl2是P1和P2内揽收点的早到惩罚与迟到惩罚成本；unBalanceCost是订单分布不均匀的单均成本；xij表示是否从i到j，i∈N+；yi代表点i是否由众包服务，i∈P2D2；zi表示是否选择i点为交件网点，i∈D2；
是揽收司机路径成本，/>是众包成本，/>是专线成本，代表时间窗成本，/>是司机均衡成本。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述组合优化模型是一个根据输入的订单信息、区域内自营司机信息、区域内物流网点信息定义数学变量，将调度目标和调度要求以数学表达式表现出来，由所有数学变量与数学表达式结合生成的混合整数规划模型。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述费用信息包括司机每公里行驶费用、订单基于重量、体积、距离派给外部司机的费用、订单选择不同专线的费用、订单超出时间窗的费用、司机订单数量与司机平均单量的差值带来的惩罚费用。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述订单信息包括订单的货物重量、货物体积、预约上门时间和位置。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区域内自营司机信息包括区域内车辆的体积与载重、车辆型号、是否有附加工具、司机已接订单信息和司机位置。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区域内物流网点信息包括物流网点业务指标和物流网点位置，所述物流网点业务指标包括准点率和毛利率。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型输出最优或可行方案，或所述兜底策略输出兜底方案具体为输出调度订单选择的物流网点、调度订单指派的司机以及司机的订单顺序。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述司机的订单顺序具体为司机访问客户点和访问物流网点的先后顺序。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的零担揽件自动调度的方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括：一个或多个处理器、存储器以及一个或多个计算机程序，所述处理器和所述存储器通过总线连接，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的零担揽件自动调度的方法的步骤。
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