一种物流运输方式和路径智能优化的方法及系统

摘要

本发明提供一种物流运输方式和路径智能优化的方法及系统，优化方法主要步骤为：准备结点数据和边数据，计算获取最佳运输方式和路径；所述获取最佳运输方式和路径的方法包括：把所述的结点数据和边数据用带权有向图表示；计算图G加入新结点后的图G'；使用Bellman-Ford算法处理G'，并形成新结点到各结点的最小距离；更新边数据的权值；对图G中所有结点数据运行Dijkstra算法计算与其他结点数据的最短距离；优化费用优先和时间优先的运输方式和路径。该方法解决了给定货物、起始地和目的地，从不同的运输方式和运输路径中，按照价格优先、时间优先等限制要素，智能地计算和选择最佳的运输方式和运输路径的问题。

主权项

一种物流运输方式和路径智能优化的方法，包括从时间优先和费用优先两种条件下分析运输方式和路径的优化，其特征在于，优化方法步骤如下：(1)准备结点数据结点数据是指铁路货运场站、公路货运场站和港口码头的集合，所述结点数据作为货运起始地和货运目的地，车船主在一次运力运输中的起始地和目的地是确定的，则设所述货运起始地为X，货运目的地为Y；(2)准备边数据1)边数据是指任意两个通过某一运输方式连通的结点之间所有可能的路径，路径数为N，包括从两结点X到Y或者Y到X的特定运输方式所需要花费的时间和费用代价；2)根据现实应用场景排除可能的下列路径:货物与运输方式的适配问题，有些货物因为尺寸、安全因素仅能使用特定的方式运输；运输工具的限制，包括车、船、火车的数量及运能问题；货运场站、港口码头的仓储能力、装卸能力的限制；跨区域(省和市)的官方检查而消耗时间的问题；运输工具的调度因素，特定时间段内，运输工具的高度问题；不同运输方式之间的装卸代价问题，从一种运输方式转变成另一种方式需要的时间的费用；得到有限条可能的运输路径；(3)计算获取最佳运输方式和路径步骤1：把所述的结点数据和边数据用带权有向图表示，表示为G＝(V,L)；所述带权有向图的权值ω从任意两个结点数据之间行驶每单位长度所需的时间、费用、紧急程度考虑，并在实际运行中不断训练学习；步骤2：计算图G加入新结点后的图G'，加入的新结点数据到所有原结点数据之间距离为0，同时形成新的边集L'；步骤3：使用Bellman‑Ford算法处理G'，并形成新结点到各结点的最小距离；步骤4：更新边数据的权值，对所有边数据的权值ω(u,v)，更新为ω'(u,v)＝ω(u,v)+h(u)‑h(v)；步骤5：对图G中所有结点数据运行Dijkstra算法计算与其他结点数据的最短距离；步骤6：优化费用优先和时间优先的运输方式和路径。