CN116245265A - 一种基于5g网络的物资配送方法、系统、装置及存储介质 - Google Patents

一种基于5g网络的物资配送方法、系统、装置及存储介质 Download PDF

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黄晓
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刘皞
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Abstract

本发明公开了一种基于5G网络的物资配送方法、系统、装置及存储介质，包括：获取需要配送的地点信息；设置配送中心数量；构建配送任务模型，所述配送任务模型为确定各配送中心的地点位置，并在各配送中心配置一个配送工具，通过配送工具对配送节点执行配送任务；基于配送中心、配送节点以及配送工具构建配送约束条件；以配送时间最短为优化目标，构建最小化目标函数；通过最小化目标函数和配送约束条件，对配送任务模型进行求解获取各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹；根据各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹进行物资配送；本发明能够解决应急物资配送的技术问题。

Description

一种基于5G网络的物资配送方法、系统、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及一种基于5G网络的物资配送方法、系统、装置及存储介质，属于物流配送技术领域。
背景技术
在日常生活中，会有一些自然灾害，重大事故的发生，事故发生后必须马上开展救援工作，灾害的突然发生经常会导致人员伤亡、道路损坏、建筑物损毁以及水电中断等现象，此时应急物资配送成为应急救援的重中之重。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于5G网络的物资配送方法、系统、装置及存储介质，解决应急物资配送的技术问题。
为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：
第一方面，本发明提供了一种基于5G网络的物资配送方法，包括：
获取需要配送的地点信息，所述地线信息包括地点数量、地点位置、各地点之间线路、各地点所需物资重量；
设置配送中心数量，根据配送中心数量选取相应数量的地点作为配送中心，将剩余地点作为配送节点；
构建配送任务模型，所述配送任务模型为确定各配送中心的地点位置，并在各配送中心配置一个配送工具，通过配送工具对配送节点执行配送任务；
基于配送中心、配送节点以及配送工具构建配送约束条件；
以配送时间最短为优化目标，构建最小化目标函数；
通过最小化目标函数和配送约束条件，对配送任务模型进行求解获取各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹；
根据各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹进行物资配送。
可选的，所述配送工具为配送车和配置于配送车上的无人机。
可选的，所述配送工具约束包括：
配送车或无人机均沿各地点之间线路行驶，且仅能从一个方向通过各地点之间线路；
配送车或无人机至少从一条线路驶入各地点，且至少从一条线路输出各地点；
配送车或无人机对各地点的驶入次数等于驶出次数；
配送车在任一地点发射无人机后，在配送车驶入的下一地点收回无人机；
配送车在任一地点收回无人机后，在无人机充电完成后配送车驶入的地点再次发射无人机；
无人机在发射和收回过程中，仅配送一个配送节点，且其飞行时间小于等于其预设的最大飞行时间；
配送车在每轮配送中，配送的配送节点所需物资总重量小于等于配送车的最大物资载重；
所述配送节点约束包括：
各配送节点仅采用配送车或无人机中的一种作为配送工具；若配送节点采用配送车作为配送工具，则所述配送节点所需物资重量小于等于配送车的最大物资载重；若配送节点采用无人机作为配送工具，则所述配送节点所需物资重量小于等于无人机的最大物资载重；
各配送节点从配送车或无人机上一次性接收其所需物资重量；
各配送节点在所有轮配送中，至少接受一次配送车或无人机的配送物资；
所述配送中心约束包括：
配送中心在每轮配送开始时发出其配送车，并在每轮配送结束时，收回其配送车。
可选的，所述最小化目标函数为：
Figure BDA0004085024340000021
式中，Z为配送时间，
Figure BDA0004085024340000031
为配送车c通过地点i、j之间线路的时间；若配送车c通过地点i、j之间线路，则/>
Figure BDA0004085024340000032
否则/>
Figure BDA0004085024340000033
C为配送车集合，S为地点集合。
第二方面，本发明提供了一种基于5G网络的物资配送系统，所述系统包括：
信息获取模块，用于获取需要配送的地点信息，所述地线信息包括地点数量、地点位置、各地点之间线路、各地点所需物资重量；
节点设置模块，用于设置配送中心数量，根据配送中心数量选取相应数量的地点作为配送中心，将剩余地点作为配送节点；
模型构建模块，用于构建配送任务模型，所述配送任务模型为确定各配送中心的地点位置，并在各配送中心配置一个配送工具，通过配送工具对配送节点执行配送任务；
约束构建模块，用于基于配送中心、配送节点以及配送工具构建配送约束条件；
函数构建模块，用于以配送时间最短为优化目标，构建最小化目标函数；
模型求解模块，用于通过最小化目标函数和配送约束条件，对配送任务模型进行求解获取各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹；
物资配送模块，用于根据各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹进行物资配送。
第三方面，本发明提供了一种基于5G网络的物资配送装置，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行上述方法的步骤。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：
本发明提供的一种基于5G网络的物资配送方法、系统、装置及存储介质，能够充分考虑配送工具的性能约束，通过构建最小化目标函数进行最优求解，从而获取各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹，在保障运行安全和运行效率的前提下，生成了统一布局、协同管理的“干线+支线”的终端配送航路网络，解决应急物资配送的技术问题。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种基于5G网络的物资配送方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例一：
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于5G网络的物资配送方法，包括以下步骤：
1、获取需要配送的地点信息，地线信息包括地点数量、地点位置、各地点之间线路、各地点所需物资重量。
2、设置配送中心数量，根据配送中心数量选取相应数量的地点作为配送中心，将剩余地点作为配送节点。
3、构建配送任务模型，配送任务模型为确定各配送中心的地点位置，并在各配送中心配置一个配送工具，通过配送工具对配送节点执行配送任务；
配送工具为配送车和配置于配送车上的无人机，物流无人机是无人机在物流配送等领域的应用，可以在灾难场景中可以穿越地形复杂、道路堵塞、桥梁被毁和基础设施被淹的区域。然而，由于无人机负载能力和续航时间的约束，单独使用无人机进行应急物资的配送有一定的困难。为了缩短无人机服务的距离，加快服务进程，应该将无人机与车辆串联起来为受灾点服务，这样可以充分发挥卡车的大容量以及无人机的配送速度快的优势，即车辆充当无人机的移动仓库和充电站，它从仓库开始出发时同时携带救灾物资和无人机，到达车辆站点时将无人机发射出去为受灾点服务，服务完成后无人机重新返回车辆上充电，最后确保车辆和所有无人机都返回仓库。
4、基于配送中心、配送节点以及配送工具构建配送约束条件；
(1)配送工具约束包括：
(1.1)配送车或无人机均沿各地点之间线路行驶，且仅能从一个方向通过各地点之间线路；以配送车为例：
Figure BDA0004085024340000051
式中，若配送车c通过地点i、j之间线路，则
Figure BDA0004085024340000052
否则/>
Figure BDA0004085024340000053
若配送车c通过地点j、i之间线路，则/>
Figure BDA0004085024340000054
否则/>
Figure BDA0004085024340000055
(1.2)配送车或无人机至少从一条线路驶入各地点，且至少从一条线路输出各地点；以配送车为例：
Figure BDA0004085024340000056
/>
Figure BDA0004085024340000057
式中，若地点i所需物资为配送车c配送，则
Figure BDA0004085024340000058
否则/>
Figure BDA0004085024340000059
C为配送车集合，S为地点集合。
(1.3)配送车或无人机对各地点的驶入次数等于驶出次数；以配送车为例：
Figure BDA00040850243400000510
(1.4)配送车在任一地点发射无人机后，在配送车驶入的下一地点收回无人机；其表达式为：
Figure BDA00040850243400000511
式中，若配送车c在地点i发射无人机，在地点j回收无人机，无人机为地点k提供配送，则
Figure BDA00040850243400000512
否则/>
Figure BDA00040850243400000513
进一步的，发射后的无人机必须从一条路线驶入配送地点，并由一条路线驶出配送地点：
Figure BDA0004085024340000061
若地点k需物资为配送车c上的无人机配送，则
Figure BDA0004085024340000062
否则/>
Figure BDA0004085024340000063
配送车c在地点i发射无人机，在地点j回收无人机：
Figure BDA0004085024340000064
若无人机先到收回节点，则无人机需在原地悬停等待配送车到达后一起前往下一节点，若配送车先到收回节点，则需在节点处等待无人机到达后一起出发前往下一节点：
Figure BDA0004085024340000065
Figure BDA0004085024340000066
式中，
Figure BDA0004085024340000067
为地点i、k之间配送车c的线路距离，vx为配送车c的速度，/>
Figure BDA0004085024340000068
为地点i、k、地点k、j之间配送车c上的无人机的线路距离，vy为无人机飞行速度；
(1.5)配送车在任一地点收回无人机后，在无人机充电完成后配送车驶入的地点再次发射无人机。
(1.6)无人机在发射和收回过程中，仅配送一个配送节点，且其飞行时间小于等于其预设的最大飞行时间；其表达式为：
Figure BDA0004085024340000069
式中，Tm为无人机预设的最大飞行时间；
(1.7)配送车在每轮配送中，配送的配送节点所需物资总重量小于等于配送车的最大物资载重；
Figure BDA00040850243400000610
式中，Mx配送车的最大物资载重。
(2)配送节点约束包括：
(2.1)各配送节点仅采用配送车或无人机中的一种作为配送工具；若配送节点采用配送车作为配送工具，则配送节点所需物资重量小于等于配送车的最大物资载重；若配送节点采用无人机作为配送工具，则配送节点所需物资重量小于等于无人机的最大物资载重；以无人机作为配送工具为例，其表达式为：
Figure BDA0004085024340000071
式中，My为无人机的最大物资载重，gk为地点k所需物资重量；
(2.2)各配送节点从配送车或无人机上一次性接收其所需物资重量；
(2.3)各配送节点在所有轮配送中，至少接受一次配送车或无人机的配送物资；
Figure BDA0004085024340000072
式中，若地点i所需物资为配送车c上无人机配送，则
Figure BDA0004085024340000073
否则/>
Figure BDA0004085024340000074
(3)配送中心约束包括：
(3.1)配送中心在每轮配送开始时发出其配送车，并在每轮配送结束时，收回其配送车，设地点n为配送中心，其表达式为：
Figure BDA0004085024340000075
式中，若配送中心提供物资为配送车c配送，则
Figure BDA0004085024340000076
否则/>
Figure BDA0004085024340000077
5、以配送时间最短为优化目标，构建最小化目标函数；
最小化目标函数为：
Figure BDA0004085024340000078
式中，Z为配送时间，
Figure BDA0004085024340000079
为配送车c通过地点i、j之间线路的时间；若配送车c通过地点i、j之间线路，则/>
Figure BDA00040850243400000710
否则/>
Figure BDA00040850243400000711
C为配送车集合，S为地点集合。
6、通过最小化目标函数和配送约束条件，对配送任务模型进行求解获取各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹。为了方便求解过程，通常采用Gurobi求解器进行模型求解。
7、根据各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹进行物资配送。
实施例二：
本发明实施例提供了一种基于5G网络的物资配送系统，系统包括：
信息获取模块，用于获取需要配送的地点信息，地线信息包括地点数量、地点位置、各地点之间线路、各地点所需物资重量；
节点设置模块，用于设置配送中心数量，根据配送中心数量选取相应数量的地点作为配送中心，将剩余地点作为配送节点；
模型构建模块，用于构建配送任务模型，配送任务模型为确定各配送中心的地点位置，并在各配送中心配置一个配送工具，通过配送工具对配送节点执行配送任务；
约束构建模块，用于基于配送中心、配送节点以及配送工具构建配送约束条件；
函数构建模块，用于以配送时间最短为优化目标，构建最小化目标函数；
模型求解模块，用于通过最小化目标函数和配送约束条件，对配送任务模型进行求解获取各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹；
物资配送模块，用于根据各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹进行物资配送。
实施例三：
本发明实施例提供了一种基于5G网络的物资配送装置，包括处理器及存储介质；
存储介质用于存储指令；
处理器用于根据指令进行操作以执行上述方法的步骤。
实施例四：
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、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。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于5G网络的物资配送方法，其特征在于，包括：
获取需要配送的地点信息，所述地线信息包括地点数量、地点位置、各地点之间线路、各地点所需物资重量；
设置配送中心数量，根据配送中心数量选取相应数量的地点作为配送中心，将剩余地点作为配送节点；
构建配送任务模型，所述配送任务模型为确定各配送中心的地点位置，并在各配送中心配置一个配送工具，通过配送工具对配送节点执行配送任务；
基于配送中心、配送节点以及配送工具构建配送约束条件；
以配送时间最短为优化目标，构建最小化目标函数；
通过最小化目标函数和配送约束条件，对配送任务模型进行求解获取各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹；
根据各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹进行物资配送。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G网络的物资配送方法，其特征在于，所述配送工具为配送车和配置于配送车上的无人机。
3.根据权利要求2所述的一种基于5G网络的物资配送方法，其特征在于，所述配送工具约束包括：
配送车或无人机均沿各地点之间线路行驶，且仅能从一个方向通过各地点之间线路；
配送车或无人机至少从一条线路驶入各地点，且至少从一条线路输出各地点；
配送车或无人机对各地点的驶入次数等于驶出次数；
配送车在任一地点发射无人机后，在配送车驶入的下一地点收回无人机；
配送车在任一地点收回无人机后，在无人机充电完成后配送车驶入的地点再次发射无人机；
无人机在发射和收回过程中，仅配送一个配送节点，且其飞行时间小于等于其预设的最大飞行时间；
配送车在每轮配送中，配送的配送节点所需物资总重量小于等于配送车的最大物资载重；
所述配送节点约束包括：
各配送节点仅采用配送车或无人机中的一种作为配送工具；若配送节点采用配送车作为配送工具，则所述配送节点所需物资重量小于等于配送车的最大物资载重；若配送节点采用无人机作为配送工具，则所述配送节点所需物资重量小于等于无人机的最大物资载重；
各配送节点从配送车或无人机上一次性接收其所需物资重量；
各配送节点在所有轮配送中，至少接受一次配送车或无人机的配送物资；
所述配送中心约束包括：
配送中心在每轮配送开始时发出其配送车，并在每轮配送结束时，收回其配送车。
4.根据权利要求2所述的一种基于5G网络的物资配送方法，其特征在于，所述最小化目标函数为：
Figure FDA0004085024280000021
/>
式中，Z为配送时间，
Figure FDA0004085024280000022
为配送车c通过地点i、j之间线路的时间；若配送车c通过地点i、j之间线路，则/>
Figure FDA0004085024280000023
否则/>
Figure FDA0004085024280000024
C为配送车集合，S为地点集合。
5.一种基于5G网络的物资配送系统，其特征在于，所述系统包括：
信息获取模块，用于获取需要配送的地点信息，所述地线信息包括地点数量、地点位置、各地点之间线路、各地点所需物资重量；
节点设置模块，用于设置配送中心数量，根据配送中心数量选取相应数量的地点作为配送中心，将剩余地点作为配送节点；
模型构建模块，用于构建配送任务模型，所述配送任务模型为确定各配送中心的地点位置，并在各配送中心配置一个配送工具，通过配送工具对配送节点执行配送任务；
约束构建模块，用于基于配送中心、配送节点以及配送工具构建配送约束条件；
函数构建模块，用于以配送时间最短为优化目标，构建最小化目标函数；
模型求解模块，用于通过最小化目标函数和配送约束条件，对配送任务模型进行求解获取各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹；
物资配送模块，用于根据各配送中心的地点位置及其对应配送工具的行驶轨迹进行物资配送。
6.一种基于5G网络的物资配送装置，其特征在于，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1-4任一项所述方法的步骤。
7.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-4任一项所述方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN116562595A (zh) * 2023-07-07 2023-08-08 四川师范大学 一种应急物资配送车辆调度方法

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