应用于智慧仓储的物流供应链路径优化方法

技术领域

本发明涉及智慧仓储和数据处理领域，尤其涉及一种应用于智慧仓储的物流供应链路径优化方法。

背景技术

面对全球经济一体化的挑战和计算机通信、网络技术的迅猛发展，物流活动的范围、物流速度也进入一个前所未有的发展阶段，基于物联网技术以高度信息化、智能化为特征的智慧物流应运而生。现代物流的核心是信息化，旨在通过传感技术、通信技术和计算机技术等有效整合物流资源，实现降低成本和提高服务水平两个目的。

随着商品经济和物流行业的发展，顾客购买商品量也得到巨大的增加，客户地点分布广泛且变动，并且城市道路布局十分复杂，交通容易堵塞，为物流运输增加了不少的难度，所以需要对多目标的物流运输业进行优化，采用物联网技术，可以实现数据采集的自动化、信息传递的网络化，极大的提高物流运输的效率，进行智能多目标物流调度的安排，节省了物流公司的成本。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种应用于智慧仓储的物流供应链路径优化方法，包括以下步骤：

S1、获取整个物流运输的所有站点，并将所有站点利用线段进行连接以建立时空物流运输网；所述站点包括：货物仓储站点、物流运输启程站点、物流运输抵达站点和物流运输归位站点，物流运输路网中站点与站点之间的连接线为站点与站点之间的运输路径；

S2、获取预设迭代次数、物流更新周期、物流运输周期、第一运输系数、第二运输系数和第三运输系数，根据物流更新周期对物流运输周期进行离散化处理得到物流运输时间序列；

S3、在时空物流运输网中将第一预设数量的物流运输车随机放置在第二预设数量的货物仓储站点，初始化每辆物流运输车的运输时间属性值和运输位置属性值，并将完成迭代次数设置为零；

S4、根据每辆物流运输车的运输时间属性值和运输位置属性值获取在该次迭代过程中每辆物流运输车的物流运输路径；根据每辆物流运输车的运输位置属性值判断每辆物流运输车是否到达物流运输归位站点，在所有物流运输车都到达物流运输归位站点时，输出在该次迭代过程中，每辆物流运输车的物流运输路径；

S5、根据第一运输系数、第二运输系数、第三运输系数、货物运输时间、货物等待运输时间和货物运输等待时间获取每辆物流运输车的物流运输路径的路径优度；将完成迭代次数加一，并将完成迭代次数和预设迭代次数进行比较，在完成迭代次数小于预设迭代次数时，执行步骤S4；在完成迭代次数大于或等于预设迭代次数时终止迭代，并为每辆物流运输车输出一组物流运输路径序列；

S6、获取物流运输路径序列中每个物流运输路径的路径优度，并将物流运输路径序列中路径优度最大的物流运输路径作为每辆物流运输车的最优物流运输路径。

进一步实施例中，步骤S4包括：

S4.1、将每个物流运输车的运输时间属性值初始化为零，获取在物流运输车的运输时间属性值为零时，物流运输车的运输位置属性值；根据在物流运输车的运输时间属性值为零时，物流运输车的运输位置属性值对物流运输时空网络进行初始化以得到在时空物流运输网中每个物流运输车的起点；在物流运输车的起点处，物流运输车的运输时间属性值为零，运输位置属性值为零；

S4.2、为每个物流运输车生成一个运输调度表，每辆物流运输车对应一个运输调度表；所述运输调度表存储物流运输车途经的货物仓储站点；

S4.3、在物流运输车到达一个货物仓储站点时，获取物流运输车的剩余载货量，在剩余载货量大于零时，根据物流运输车中的每个货物的物流运输启程站点和物流运输抵达站点得到物流运输车从当前货物仓储站点到其他每个货物仓储站点的转移概率；

S4.4、选择转移概率最大的货物仓储站点作为物流运输车的下一个到达的货物仓储站点，并将当前物流运输车的所处的货物仓储站点加入运输调度表，更新物流运输车的剩余载货量；运输调度表中的货物仓储站点的转移概率为零；

S4.5、获取物流运输车的运输时间属性值和运输位置属性值，将运输位置属性值与物流运输归位站点的位置值进行比较，在运输位置属性值不等于物流运输归位站点的位置值时，将运输时间属性值和物流运输时间序列的长度进行比较；

S4.6、在运输时间属性值大于或等于物流运输时间序列的长度时，将物流运输车移动到物流运输归位站点，并将物流运输车的运输位置属性值更新为物流运输归位站点的位置值；在运输时间属性值小于物流运输时间序列的长度时令物流运输车的运输时间属性值加一；

重复执行步骤S4.3-S4.6，直到所有物流运输车到达物流运输归位站点，根据每辆物流运输车的运输调度表得到每辆物流运输车的物流运输路径。

进一步实施例中，所述货物仓储站点为仓储货物的站点。所述物流运输启程站点为进行物流运输时，货物的配送起点。所述物流运输抵达站点为进行物流运输时，货物的配送终点。所述物流运输归位站点为物流运输车完成一次运输时的报到站点。

进一步实施例中，所述物流运输周期为每辆物流运输车每天的运输时间，所述物流更新周期为对物流运输周期进行离散化的时间间隔。所述物流运输车的运输调度表用于表示物流运输车的物流运输轨迹。所述物流运输路径序列包括同一辆物流运输车在每次迭代过程中输出的物流运输路径。

进一步实施例中，所述物流运输时间序列包括若干个按照时间顺序排列的物流运输时间点，每个物流运输时间点对应一个时刻。所述货物运输时间为每辆物流运输车运输货物的总时间。所述货物等待运输时间为货物在运输前的等待时间。所述货物运输等待时间为货物在运输后的等待时间。

进一步实施例中，将运输调度表中所有的货物仓储站点作为禁止运输站点，所述禁止运输站点为已经途经并且不再途经的货物仓储站点。所述第一运输系数为货物运输时间的权重值，所述第二运输系数为货物等待运输时间的权重值；所述第三运输系数为货物运输等待时间的权重值。

进一步实施例中，根据物流运输车中的每个货物的物流运输启程站点和物流运输抵达站点得到物流运输车从当前货物仓储站点到其他每个货物仓储站点的转移概率包括：

获取物流运输车中每个货物的物流运输启程站点和物流运输抵达站点，并获取途经每个货物的物流运输启程站点和物流运输抵达站点之间的货物仓储站点以得到物流运输车中每个货物的站点途经表；

根据所有货物的站点途经表统计每个货物仓储站点出现的频次，并根据每个货物仓储站点出现的频次获取从当前货物仓储站点到其他每个货物仓储站点的转移系数；

根据从当前货物仓储站点到其他每个货物仓储站点的转移系数计算从当前货物仓储站点到其他每个货物仓储站点的转移概率。

进一步实施例中，转移概率的计算公式为

其中，P

进一步实施例中，路径优度计算公式：

u＝αt

其中，u为路径优度，α为第一运输系数，β为第二运输系数，γ为第三运输系数，t

本发明提供的实施例具有以下有益效果：本发明通过对站点进行连接以建立时空物流运输网，并根据时空物流运输网为每辆物流运输车选择一条路径优度最大的物流运输路径作为最优物流运输路径，物流运输车根据最优物流运输路径进行货物运输，进行智能多目标物流调度的安排，从而提高物流运输效率。

附图说明

图1为一示例性实施例提供的应用于智慧仓储的物流供应链路径优化方法的流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

参见图1，在一个实施例中，应用于智慧仓储的物流供应链路径优化方法可以包括以下步骤：

S1、获取整个物流运输的所有站点，并将所有站点利用线段进行连接以建立时空物流运输网。

在一个实施例中，站点包括货物仓储站点、物流运输启程站点、物流运输抵达站点和物流运输归位站点，物流运输路网中站点与站点之间的连接线为站点与站点之间的运输路径，其中，一个站点可以同时为货物仓储站点、物流运输启程站点和物流运输抵达站点中的一个或多个。

在一个实施例中，货物仓储站点为仓储货物的站点。物流运输启程站点为进行物流运输时，货物的配送起点。物流运输抵达站点为进行物流运输时，货物的配送终点。物流运输归位站点为物流运输车完成一次运输时的报到站点。

S2、获取预设迭代次数、物流更新周期、物流运输周期、第一运输系数、第二运输系数和第三运输系数，根据物流更新周期对物流运输周期进行离散化处理得到物流运输时间序列。

在一个实施例中，物流运输周期为每辆物流运输车每天的运输时间，所述物流更新周期为对物流运输周期进行离散化的时间间隔。预设迭代次数为预先设置的需要迭代的次数。

物流更新周期对物流运输周期进行离散化处理得到物流运输时间序列包括：

T＝[T

△T＝T

T为物流运输时间序列，△T为物流更新周期，T

货物运输时间为每辆物流运输车运输货物的总时间。货物等待运输时间为货物在运输前的等待时间。货物运输等待时间为货物在运输后的等待时间。第一运输系数为货物运输时间的权重值，第二运输系数为货物等待运输时间的权重值；第三运输系数为货物运输等待时间的权重值。物流运输时间序列包括若干个按照时间顺序排列的物流运输时间点，每个物流运输时间点对应一个时刻。

S3、在时空物流运输网中将第一预设数量的物流运输车随机放置在第二预设数量的货物仓储站点，初始化每辆物流运输车的运输时间属性值和运输位置属性值，并将完成迭代次数设置为零。

在一个实施例中，完成迭代次数为已经进行迭代的次数。第一预设数量为物流运输车的数量，第二预设数量为货物仓储站点的数量。物流运输车的运输时间属性值为物流运输车当前的物流运输时间点。物流运输车的运输位置属性值为物流运输车当前的时间点。

S4、根据每辆物流运输车的运输时间属性值和运输位置属性值获取在该次迭代过程中每辆物流运输车的物流运输路径；根据每辆物流运输车的运输位置属性值判断每辆物流运输车是否到达物流运输归位站点，在所有物流运输车都到达物流运输归位站点时，输出在该次迭代过程中，每辆物流运输车的物流运输路径。

S4.1、将每个物流运输车的运输时间属性值初始化为零，获取在物流运输车的运输时间属性值为零时，物流运输车的运输位置属性值；根据在物流运输车的运输时间属性值为零时，物流运输车的运输位置属性值对物流运输时空网络进行初始化以得到在时空物流运输网中每个物流运输车的起点；在物流运输车的起点处，物流运输车的运输时间属性值为零，运输位置属性值为零。

S4.2、为每个物流运输车生成一个运输调度表，每辆物流运输车对应一个运输调度表。

运输调度表存储物流运输车途经的货物仓储站点，将运输调度表中所有的货物仓储站点作为禁止运输站点，所述禁止运输站点为已经途经并且不再途经的货物仓储站点，即，运输调度表中的货物仓储站点的转移概率为零。

S4.3、在物流运输车到达一个货物仓储站点时，获取物流运输车的剩余载货量，在剩余载货量大于零时，根据物流运输车中的每个货物的物流运输启程站点和物流运输抵达站点得到物流运输车从当前货物仓储站点到其他每个货物仓储站点的转移概率。

S4.4、选择转移概率最大的货物仓储站点作为物流运输车的下一个到达的货物仓储站点，并将当前物流运输车的所处的货物仓储站点加入运输调度表，更新物流运输车的剩余载货量；运输调度表中的货物仓储站点的转移概率为零。

S4.5、获取物流运输车的运输时间属性值和运输位置属性值，将运输位置属性值与物流运输归位站点的位置值进行比较，在运输位置属性值不等于物流运输归位站点的位置值时，将运输时间属性值和物流运输时间序列的长度进行比较。

S4.6、在运输时间属性值大于或等于物流运输时间序列的长度时，将物流运输车移动到物流运输归位站点，并将物流运输车的运输位置属性值更新为物流运输归位站点的位置值；在运输时间属性值小于物流运输时间序列的长度时令物流运输车的运输时间属性值加一。

重复执行步骤S4.3-S4.6，直到所有物流运输车到达物流运输归位站点，根据每辆物流运输车的运输调度表得到每辆物流运输车的物流运输路径。

物流运输车的运输调度表用于表示物流运输车的物流运输路径。

在一个实施例中，根据物流运输车中的每个货物的物流运输启程站点和物流运输抵达站点得到物流运输车从当前货物仓储站点到其他每个货物仓储站点的转移概率包括：

获取物流运输车中每个货物的物流运输启程站点和物流运输抵达站点，并获取途经每个货物的物流运输启程站点和物流运输抵达站点之间的货物仓储站点以得到物流运输车中每个货物的站点途经表；

根据所有货物的站点途经表统计每个货物仓储站点出现的频次，并根据每个货物仓储站点出现的频次获取从当前货物仓储站点到其他每个货物仓储站点的转移系数；

根据从当前货物仓储站点到其他每个货物仓储站点的转移系数计算从当前货物仓储站点到其他每个货物仓储站点的转移概率。

在一个实施例中，转移概率的计算公式为：

其中，P

S5、根据第一运输系数、第二运输系数、第三运输系数、货物运输时间、货物等待运输时间和货物运输等待时间获取每辆物流运输车的物流运输路径的路径优度；将完成迭代次数加一，并将完成迭代次数和预设迭代次数进行比较，在完成迭代次数小于预设迭代次数时，执行步骤S4；在完成迭代次数大于或等于预设迭代次数时终止迭代，并为每辆物流运输车输出一组物流运输路径序列。

物流运输路径序列包括同一辆物流运输车在每次迭代过程中输出的物流运输路径。

S6、获取物流运输路径序列中每个物流运输路径的路径优度，并将物流运输路径序列中路径优度最大的物流运输路径作为每辆物流运输车的最优物流运输路径，并将每辆物流运输车的最优物流运输路径发送给相应的物流运输终端。

路径优度计算公式：

u＝αt

其中，u为路径优度，α为第一运输系数，β为第二运输系数，γ为第三运输系数，t

物流运输终端为物流运输车的驾驶员使用的具有通信功能和数据传输功能的设备，其包括：智能手机、平板电脑和智能手表。

本发明通过对站点进行连接以建立时空物流运输网，并根据时空物流运输网为每辆物流运输车选择一条路径优度最大的物流运输路径作为最优物流运输路径，物流运输车根据最优物流运输路径进行货物运输，极大的提高物流运输的效率，进行智能多目标物流调度的安排，节省了物流公司的成本。

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，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。