CN116739459A - 一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于冷链物流领域,涉及数据分析技术,用于解决现有技术中的冷链物流车辆路径规划系统,无法在不同外界环境影响下为冷链物流输送任务分配最为合适的车辆路径的问题,具体是一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统,包括环境分析模块、价值规划模块、距离规划模块以及规划管理模块,环境分析模块与价值规划模块、距离规划模块均通信连接,规划管理模块与距离规划模块、价值规划模块均通信连接;本发明是对冷链货物的输送环境进行监测分析,并通过对外界气温以及输送时间点的分布进行综合分析得到价先系数,然后从价值优先模式与距离优先模式中选取一个最为合适的规划模式对配送任务进行路径规划。
Description
技术领域
本发明属于冷链物流领域,涉及数据分析技术,具体是一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统。
背景技术
冷链物流一般指冷藏冷冻类食品在生产、贮藏运输、销售,到消费前的各个环节中始终处于规定的低温环境下,以保证食品质量,减少食品损耗的一项系统工程,也是随着科学技术的进步、制冷技术的发展而建立起来的,是以冷冻工艺学为基础、以制冷技术为手段的低温物流过程;
但现有技术中的冷链物流车辆路径规划系统,仅能够采用单一的规划模式进行路径规划,而在冷链物流输送任务的执行过程中,其配送效率会受到外界环境因素以及随机事件的干扰,因此单一的规划模式无法在不同外界环境影响下为冷链物流输送任务分配最为合适的车辆路径;
针对上述技术问题,本申请提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统,用于解决现有技术中的冷链物流车辆路径规划系统,无法在不同外界环境影响下为冷链物流输送任务分配最为合适的车辆路径的问题。
本发明需要解决的技术问题为:如何提供一种可以在不同外界环境影响下为冷链物流输送任务分配最为合适的车辆路径的基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统,包括环境分析模块、价值规划模块、距离规划模块以及规划管理模块,所述环境分析模块与价值规划模块、距离规划模块均通信连接,所述规划管理模块与距离规划模块、价值规划模块均通信连接;
所述环境分析模块用于对冷链货物的输送环境进行监测分析:获取冷链货物的预计输送时间并标记为预时值,将预时值与数值十二的差值的绝对值标记为输时数据SS,获取冷链货物预计输送时间的气温值并标记为输温数据SW,通过对输时数据SS与输温数据SW进行数值计算得到冷链货物输送任务的价先系数JX;将冷链货物输送任务的价先系数JX与预设的价先阈值JXmax进行比较:若价先系数JX小于价先阈值JXmax,则将冷链货物输送任务的输送模式标记为价值优先模式,环境分析模块向价先规划模块发送路径规划信号;若价先系数JX大于等于价先阈值JXmax,则将冷链货物输送任务的输送模式标记为距离优先模式,环境分析模块向距离规划模块发送路径规划信号;
所述价先规划模块用于在接收到路径规划信号后采用价值优先模式对冷链货物输送任务进行路径规划分析并得到价值优先顺序,将价值优先顺序发送至规划管理模块以及冷链货物输送任务执行人员的手机终端;
所述距离规划模块用于在接收到路径规划信号后采用距离规划模式对冷链货物输送任务进行路径规划分析并得到距离优先顺序,将距离优先顺序发送至规划管理模块以及冷链货物输送任务执行人员的手机终端;
所述规划管理模块用于对冷链货物输送任务的路径规划合理性进行管理分析。
作为本发明的一种优选实施方式,价先规划模块采用价值优先模式对冷链货物输送任务进路径规划分析的具体过程包括:将冷链货物输送任务的货物接收点标记为分析对象,获取分析对象的直距值ZJ、价格值JG以及时窗值SC,通过对分析对象的直距值ZJ、价格值JG以及时窗值SC进行数值计算得到分析对象的优先系数YX;在地图上对所有的分析对象进行标记并得到若干个分析点,对分析点进行优先规划分析并得到价值优先顺序。
作为本发明的一种优选实施方式,获取分析对象与冷链货物输送任务的起始点之间的直线距离值并标记为分析对象的直距值ZJ,获取分析对象接收货物的订单价格总值并标记为分析对象的价格值JG,获取分析对象接收货物订单的接收时间与冷链货物输送任务的预计输送时间的差值并标记为时窗值SC。
作为本发明的一种优选实施方式,对分析点进行优先规划分析的具体过程包括:将优先系数YX数值最大的分析点标记为第一优先点,对冷链货物输送任务的起始点与第一优先点进行连线得到第一优先线路,将第一优先线路向两侧平移L1米得到两条第一辅助线路,平移方向与第一优先路线相垂直,将两条第一辅助线路的端点进行连接构成一个封闭的第一配送范围,将位于第一配送范围内的分析点标记为第一辅助点,按照直距值由小到大的顺序对第一辅助点与第一优先点进行排序得到第一辅助顺序;将第一辅助点与第一优先点之外的分析点中优先系数YX数值最大的分析点标记为第二优先点,将第一优先点与第二优先点进行连线得到第二优先线路,按照相同的方式对第二辅助点进行标记,并对第二优先点与第二辅助点进行排序得到第二辅助顺序,以此类推,直至所有的分析点均完成辅助顺序排序;将所有的辅助顺序按照生成时间优先到后的顺序进行排序得到价值优先顺序。
作为本发明的一种优选实施方式,距离规划模块采用距离规划模式对冷链货物输送任务进行路径规划分析的具体过程包括:将冷链货物输送任务的货物接收点标记为分析对象,获取与冷链货物输送任务的起始点之间的直线距离值数值最小的分析对象标记为第一接收点,将与第一接收点直线距离数值最小的分析对象标记为第二接收点,以此类推,直至所有的分析对象全部完成接收点标记,将分析对象的接收点标记顺序标记为距离优先顺序。
作为本发明的一种优选实施方式,规划管理模块对冷链货物输送任务的路径规划合理性进行管理分析的具体过程包括:生成管理周期,将管理周期内冷链货物输送任务配送次数不小于L2次的货物接收点标记为管理对象,对管理对象在管理周期内的所有价值优先顺序中的序号进行求和取平均值得到价值顺序值JS,对管理对象在管理周期内的所有距离优先顺序中的序号进行求和取平均值得到距离顺序值SX,通过对价值顺序值JS与距离顺序值SX进行数值计算得到管理对象在管理周期内的管理系数GL;将管理对象在管理周期内的管理系数GL与预设的管理阈值GLmax进行比较并通过比较结果对管理对象在管理周期内的路径规划合理性是否满足要求进行判定。
作为本发明的一种优选实施方式,将管理对象在管理周期内的管理系数GL与预设的管理阈值GLmax进行比较的具体过程包括:若管理系数GL小于管理阈值GLmax,则判定管理对象在管理周期内的路径规划合理性满足要求;若管理系数GL大于等于管理阈值GLmax,则判定管理对象在管理周期内的路径规划合理性不满足要求,在下一管理周期将对应的管理对象划入其他的冷链输送网络。
该基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统的工作方法,包括以下步骤:
步骤一:对冷链货物的输送环境进行监测分析:获取冷链货物输送任务的输时数据SS与输温数据SW并进行数值计算得到价先系数JX,通过价先系数JX将冷链货物输送任务的输送模式标记为价值优先模式或距离优先模式;
步骤二:采用价值优先模式对冷链货物输送任务进行路径规划分析:将冷链货物输送任务的货物接收点标记为分析对象,在地图上对所有的分析对象进行标记并得到若干个分析点,对分析点进行优先规划分析得到若干个辅助顺序,将所有的辅助顺序按照生成时间优先到后的顺序进行排序得到价值优先顺序;
步骤三:采用距离规划模式对冷链货物输送任务进行路径规划分析:将冷链货物输送任务的货物接收点标记为分析对象,通过分析对象的位置分布对分析对象进行接收点标记,将分析对象的接收点标记顺序标记为距离优先顺序;
步骤四:对冷链货物输送任务的路径规划合理性进行管理分析:生成管理周期,将管理周期内冷链货物输送任务配送次数不小于L2次的货物接收点标记为管理对象,获取管理对象在管理周期内的价值顺序值JS以及距离顺序值SX并进行数值计算得到管理系数GL,通过管理系数GL对管理对象在管理周期内的路径规划合理性是否满足要求进行判定。
本发明具备下述有益效果:
1、通过环境分析模块可以对冷链货物的输送环境进行监测分析,通过对外界气温以及输送时间点的分布进行综合分析得到价先系数,从而通过价先系数对冷链货物的腐化速度以及配送任务执行时出现随机事件的概率进行反馈,然后从价值优先模式与距离优先模式中选取一个最为合适的规划模式对配送任务进行路径规划,保证配送效率的同时降低货物腐化时造成的损失;
2、通过价先规划模块可以采用价值优先模式对冷链货物输送任务进行路径规划,在冷链货物配送及时性的可控程度较低时,对货物价值、配送距离以及时间紧迫性进行综合分析得到优先系数,然后通过优先系数对货物接收点的送达顺序进行分配,保证配送效率,同时降低冷链货物配送不及时对冷链配送网络造成的影响;
3、通过距离管理模块可以采用距离规划模式对冷链货物输送任务进行路径规划分析,通过对货物接收点的位置分布情况进行分析得到距离优先顺序,在冷链货物配送及时性的可控程度较高时,直接通过各接收点的空间分布进行路径规划,保证冷链货物配送的整体效率;
4、通过规划管理模块可以对冷链货物输送任务的路径规划合理性进行管理分析,通过对管理周期内管理对象在价值优先顺序中的序号以及距离优先顺序中的序号进行数值计算得到管理系数,从而通过管理系数对管理对象与冷链输送网络的适配性进行反馈,为不适配的管理对象重新分配合适的冷链输送网络。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一的系统框图;
图2为本发明实施例二的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述,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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示,一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统,包括环境分析模块、价值规划模块、距离规划模块以及规划管理模块,环境分析模块与价值规划模块、距离规划模块均通信连接,规划管理模块与距离规划模块、价值规划模块均通信连接。
环境分析模块用于对冷链货物的输送环境进行监测分析:获取冷链货物的预计输送时间并标记为预时值,将预时值与数值十二的差值的绝对值标记为输时数据SS,获取冷链货物预计输送时间的气温值并标记为输温数据SW,通过公式JX=t1*SS/SW得到冷链货物输送任务的价先系数JX,价先系数是一个反映冷链输送任务的输送及时性的可控程度的数值,价先系数的数值越大,则表示冷链输送任务的输送及时性可控程度越高,其中t1为比例系数,且t1>1;将冷链货物输送任务的价先系数JX与预设的价先阈值JXmax进行比较:若价先系数JX小于价先阈值JXmax,则将冷链货物输送任务的输送模式标记为价值优先模式,环境分析模块向价先规划模块发送路径规划信号;若价先系数JX大于等于价先阈值JXmax,则将冷链货物输送任务的输送模式标记为距离优先模式,环境分析模块向距离规划模块发送路径规划信号;对冷链货物的输送环境进行监测分析,通过对外界气温以及输送时间点的分布进行综合分析得到价先系数,从而通过价先系数对冷链货物的腐化速度以及配送任务执行时出现随机事件的概率进行反馈,然后从价值优先模式与距离优先模式中选取一个最为合适的规划模式对配送任务进行路径规划,保证配送效率的同时降低货物腐化时造成的损失。
价先规划模块用于在接收到路径规划信号后采用价值优先模式对冷链货物输送任务进路径规划分析:将冷链货物输送任务的货物接收点标记为分析对象,获取分析对象与冷链货物输送任务的起始点之间的直线距离值并标记为分析对象的直距值ZJ,获取分析对象接收货物的订单价格总值并标记为分析对象的价格值JG,获取分析对象接收货物订单的接收时间与冷链货物输送任务的预计输送时间的差值并标记为时窗值SC,通过公式YX=(α1*JG)/(α2*ZJ+α3*SC)得到分析对象的优先系数YX,优先系数是一个反映分析对象配送优先级的数值,优先系数的数值越大,则表示分析对象的配送优先级越高;其中α1、α2以及α3均为比例系数,且α1>α2>α3>1;在地图上对所有的分析对象进行标记并得到若干个分析点,对分析点进行优先规划分析:将优先系数YX数值最大的分析点标记为第一优先点,对冷链货物输送任务的起始点与第一优先点进行连线得到第一优先线路,将第一优先线路向两侧平移L1米得到两条第一辅助线路,平移方向与第一优先路线相垂直,将两条第一辅助线路的端点进行连接构成一个封闭的第一配送范围,将位于第一配送范围内的分析点标记为第一辅助点,按照直距值由小到大的顺序对第一辅助点与第一优先点进行排序得到第一辅助顺序;将第一辅助点与第一优先点之外的分析点中优先系数YX数值最大的分析点标记为第二优先点,将第一优先点与第二优先点进行连线得到第二优先线路,按照相同的方式对第二辅助点进行标记,并对第二优先点与第二辅助点进行排序得到第二辅助顺序,以此类推,直至所有的分析点均完成辅助顺序排序;将所有的辅助顺序按照生成时间优先到后的顺序进行排序得到价值优先顺序,将价值优先顺序发送至规划管理模块以及冷链货物输送任务执行人员的手机终端;采用价值优先模式对冷链货物输送任务进行路径规划,在冷链货物配送及时性的可控程度较低时,对货物价值、配送距离以及时间紧迫性进行综合分析得到优先系数,然后通过优先系数对货物接收点的送达顺序进行分配,保证配送效率,同时降低冷链货物配送不及时对冷链配送网络造成的影响。
距离规划模块用于在接收到路径规划信号后采用距离规划模式对冷链货物输送任务进行路径规划分析:将冷链货物输送任务的货物接收点标记为分析对象,获取与冷链货物输送任务的起始点之间的直线距离值数值最小的分析对象标记为第一接收点,将与第一接收点直线距离数值最小的分析对象标记为第二接收点,以此类推,直至所有的分析对象全部完成接收点标记,将分析对象的接收点标记顺序标记为距离优先顺序,将距离优先顺序发送至规划管理模块以及冷链货物输送任务执行人员的手机终端;采用距离规划模式对冷链货物输送任务进行路径规划分析,通过对货物接收点的位置分布情况进行分析得到距离优先顺序,在冷链货物配送及时性的可控程度较高时,直接通过各接收点的空间分布进行路径规划,保证冷链货物配送的整体效率。
规划管理模块用于对冷链货物输送任务的路径规划合理性进行管理分析:生成管理周期,将管理周期内冷链货物输送任务配送次数不小于L2次的货物接收点标记为管理对象,对管理对象在管理周期内的所有价值优先顺序中的序号进行求和取平均值得到价值顺序值JS,对管理对象在管理周期内的所有距离优先顺序中的序号进行求和取平均值得到距离顺序值SX,通过公式GL=β1*JS+β2*SX得到管理对象在管理周期内的管理系数GL,管理系数是一个反映管理对象与当前冷链输送网络适配程度的数值,管理系数的数值越小,则表示管理对象与当前冷链输送网络的适配程度越高;其中β1与β2均为比例系数,且β1>β2>1;将管理对象在管理周期内的管理系数GL与预设的管理阈值GLmax进行比较:若管理系数GL小于管理阈值GLmax,则判定管理对象在管理周期内的路径规划合理性满足要求;若管理系数GL大于等于管理阈值GLmax,则判定管理对象在管理周期内的路径规划合理性不满足要求,在下一管理周期将对应的管理对象划入其他的冷链输送网络;对冷链货物输送任务的路径规划合理性进行管理分析,通过对管理周期内管理对象在价值优先顺序中的序号以及距离优先顺序中的序号进行数值计算得到管理系数,从而通过管理系数对管理对象与冷链输送网络的适配性进行反馈,为不适配的管理对象重新分配合适的冷链输送网络。
实施例二
如图2所示,一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划方法,包括以下步骤:
步骤一:对冷链货物的输送环境进行监测分析:获取冷链货物输送任务的输时数据SS与输温数据SW并进行数值计算得到价先系数JX,通过价先系数JX将冷链货物输送任务的输送模式标记为价值优先模式或距离优先模式;
步骤二:采用价值优先模式对冷链货物输送任务进行路径规划分析:将冷链货物输送任务的货物接收点标记为分析对象,在地图上对所有的分析对象进行标记并得到若干个分析点,对分析点进行优先规划分析得到若干个辅助顺序,将所有的辅助顺序按照生成时间优先到后的顺序进行排序得到价值优先顺序;
步骤三:采用距离规划模式对冷链货物输送任务进行路径规划分析:将冷链货物输送任务的货物接收点标记为分析对象,通过分析对象的位置分布对分析对象进行接收点标记,将分析对象的接收点标记顺序标记为距离优先顺序;
步骤四:对冷链货物输送任务的路径规划合理性进行管理分析:生成管理周期,将管理周期内冷链货物输送任务配送次数不小于L2次的货物接收点标记为管理对象,获取管理对象在管理周期内的价值顺序值JS以及距离顺序值SX并进行数值计算得到管理系数GL,通过管理系数GL对管理对象在管理周期内的路径规划合理性是否满足要求进行判定。
需要说明的是,步骤三与步骤二的执行优先级为平级,步骤二与步骤三的执行选择由步骤一的分析结果决定。
一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统,本发明在工作时,获取冷链货物输送任务的输时数据SS与输温数据SW并进行数值计算得到价先系数JX,通过价先系数JX将冷链货物输送任务的输送模式标记为价值优先模式或距离优先模式;将冷链货物输送任务的货物接收点标记为分析对象,在地图上对所有的分析对象进行标记并得到若干个分析点,对分析点进行优先规划分析得到若干个辅助顺序,将所有的辅助顺序按照生成时间优先到后的顺序进行排序得到价值优先顺序;将冷链货物输送任务的货物接收点标记为分析对象,通过分析对象的位置分布对分析对象进行接收点标记,将分析对象的接收点标记顺序标记为距离优先顺序;生成管理周期,将管理周期内冷链货物输送任务配送次数不小于L2次的货物接收点标记为管理对象,获取管理对象在管理周期内的价值顺序值JS以及距离顺序值SX并进行数值计算得到管理系数GL,通过管理系数GL对管理对象在管理周期内的路径规划合理性是否满足要求进行判定。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式,公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置;如:公式YX=(α1*JG)/(α2*ZJ+α3*SC);由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的优先系数;将设定的优先系数和采集的样本数据代入公式,任意三个公式构成三元一次方程组,将计算得到的系数进行筛选并取均值,得到α1、α2以及α3的取值分别为4.68、3.25和2.16;
系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值,便于后续比较,关于系数的大小,取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的优先系数;只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可,如优先系数与价格值的数值成正比。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (7)
1.一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统,其特征在于,包括环境分析模块、价值规划模块、距离规划模块以及规划管理模块,所述环境分析模块与价值规划模块、距离规划模块均通信连接,所述规划管理模块与距离规划模块、价值规划模块均通信连接;
所述环境分析模块用于对冷链货物的输送环境进行监测分析:获取冷链货物的预计输送时间并标记为预时值,将预时值与数值十二的差值的绝对值标记为输时数据SS,获取冷链货物预计输送时间的气温值并标记为输温数据SW,通过对输时数据SS与输温数据SW进行数值计算得到冷链货物输送任务的价先系数JX;将冷链货物输送任务的价先系数JX与预设的价先阈值JXmax进行比较:若价先系数JX小于价先阈值JXmax,则将冷链货物输送任务的输送模式标记为价值优先模式,环境分析模块向价先规划模块发送路径规划信号;若价先系数JX大于等于价先阈值JXmax,则将冷链货物输送任务的输送模式标记为距离优先模式,环境分析模块向距离规划模块发送路径规划信号;
所述价先规划模块用于在接收到路径规划信号后采用价值优先模式对冷链货物输送任务进路径规划分析并得到价值优先顺序,将价值优先顺序发送至规划管理模块以及冷链货物输送任务执行人员的手机终端;
所述距离规划模块用于在接收到路径规划信号后采用距离规划模式对冷链货物输送任务进行路径规划分析并得到距离优先顺序,将距离优先顺序发送至规划管理模块以及冷链货物输送任务执行人员的手机终端;
所述规划管理模块用于对冷链货物输送任务的路径规划合理性进行管理分析。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统,其特征在于,价先规划模块采用价值优先模式对冷链货物输送任务进路径规划分析的具体过程包括:将冷链货物输送任务的货物接收点标记为分析对象,获取分析对象的直距值ZJ、价格值JG以及时窗值SC,通过对分析对象的直距值ZJ、价格值JG以及时窗值SC进行数值计算得到分析对象的优先系数YX;在地图上对所有的分析对象进行标记并得到若干个分析点,对分析点进行优先规划分析并得到价值优先顺序。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统,其特征在于,直距值ZJ、价格值JG以及时窗值SC的获取过程包括:获取分析对象与冷链货物输送任务的起始点之间的直线距离值并标记为分析对象的直距值ZJ,获取分析对象接收货物的订单价格总值并标记为分析对象的价格值JG,获取分析对象接收货物订单的接收时间与冷链货物输送任务的预计输送时间的差值并标记为时窗值SC。
4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统,其特征在于,对分析点进行优先规划分析的具体过程包括:将优先系数YX数值最大的分析点标记为第一优先点,对冷链货物输送任务的起始点与第一优先点进行连线得到第一优先线路,将第一优先线路向两侧平移L1米得到两条第一辅助线路,平移方向与第一优先路线相垂直,将两条第一辅助线路的端点进行连接构成一个封闭的第一配送范围,将位于第一配送范围内的分析点标记为第一辅助点,按照直距值由小到大的顺序对第一辅助点与第一优先点进行排序得到第一辅助顺序;将第一辅助点与第一优先点之外的分析点中优先系数YX数值最大的分析点标记为第二优先点,将第一优先点与第二优先点进行连线得到第二优先线路,按照相同的方式对第二辅助点进行标记,并对第二优先点与第二辅助点进行排序得到第二辅助顺序,以此类推,直至所有的分析点均完成辅助顺序排序;将所有的辅助顺序按照生成时间优先到后的顺序进行排序得到价值优先顺序。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统,其特征在于,距离规划模块采用距离规划模式对冷链货物输送任务进行路径规划分析的具体过程包括:将冷链货物输送任务的货物接收点标记为分析对象,获取与冷链货物输送任务的起始点之间的直线距离值数值最小的分析对象标记为第一接收点,将与第一接收点直线距离数值最小的分析对象标记为第二接收点,以此类推,直至所有的分析对象全部完成接收点标记,将分析对象的接收点标记顺序标记为距离优先顺序。
6.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统,其特征在于,规划管理模块对冷链货物输送任务的路径规划合理性进行管理分析的具体过程包括:生成管理周期,将管理周期内冷链货物输送任务配送次数不小于L2次的货物接收点标记为管理对象,对管理对象在管理周期内的所有价值优先顺序中的序号进行求和取平均值得到价值顺序值JS,对管理对象在管理周期内的所有距离优先顺序中的序号进行求和取平均值得到距离顺序值SX,通过对价值顺序值JS与距离顺序值SX进行数值计算得到管理对象在管理周期内的管理系数GL;将管理对象在管理周期内的管理系数GL与预设的管理阈值GLmax进行比较并通过比较结果对管理对象在管理周期内的路径规划合理性是否满足要求进行判定。
7.根据权利要求6所述的一种基于数据分析的冷链物流车辆路径规划系统,其特征在于,将管理对象在管理周期内的管理系数GL与预设的管理阈值GLmax进行比较的具体过程包括:若管理系数GL小于管理阈值GLmax,则判定管理对象在管理周期内的路径规划合理性满足要求;若管理系数GL大于等于管理阈值GLmax,则判定管理对象在管理周期内的路径规划合理性不满足要求,在下一管理周期将对应的管理对象划入其他的冷链输送网络。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108693882A (zh) * | 2018-06-05 | 2018-10-23 | 北京智行者科技有限公司 | 一种多模清扫路径生成方法 |
CN111723999A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-09-29 | 北京京东乾石科技有限公司 | 配送路线的确定方法、装置、设备及存储介质 |
CN112561163A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-26 | 江苏昆交物流股份有限公司 | 一种基于客户管理的冷链物流车辆路径规划系统 |
CN113743854A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-12-03 | 北京京东振世信息技术有限公司 | 物流订单生成方法、装置和存储介质 |
CN114186755A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-03-15 | 中通服供应链管理有限公司 | 一种可视化智慧物流动态优化管控方法及系统 |
CN116070984A (zh) * | 2023-04-06 | 2023-05-05 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种基于数据分析的冷链物流车辆的运输评估系统 |
CN116308068A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-06-23 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种适用于仓库冷链食品的库房环境智能管控系统 |
-
2023
- 2023-08-16 CN CN202311027612.5A patent/CN116739459B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108693882A (zh) * | 2018-06-05 | 2018-10-23 | 北京智行者科技有限公司 | 一种多模清扫路径生成方法 |
CN111723999A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-09-29 | 北京京东乾石科技有限公司 | 配送路线的确定方法、装置、设备及存储介质 |
CN113743854A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-12-03 | 北京京东振世信息技术有限公司 | 物流订单生成方法、装置和存储介质 |
CN112561163A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-26 | 江苏昆交物流股份有限公司 | 一种基于客户管理的冷链物流车辆路径规划系统 |
CN114186755A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-03-15 | 中通服供应链管理有限公司 | 一种可视化智慧物流动态优化管控方法及系统 |
CN116070984A (zh) * | 2023-04-06 | 2023-05-05 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种基于数据分析的冷链物流车辆的运输评估系统 |
CN116308068A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-06-23 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种适用于仓库冷链食品的库房环境智能管控系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
BAOXIAN JIA等: "Solving the shortest-path problem in logistics distribution for vehicle-routing optimization", 《2016 12TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON NATURAL COMPUTATION, FUZZY SYSTEMS AND KNOWLEDGE DISCOVERY (ICNC-FSKD)》, pages 1 - 6 * |
吴纯等: "基于货物配装优先级的散货配装模型和算法", 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》, vol. 37, no. 05, pages 1031 - 1035 * |
李鑫等: "基于绿色评价的冷链物流车辆路径优化", 《江苏科技大学学报( 自然科学版)》, vol. 35, no. 6, pages 86 - 92 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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