申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2022-01-20

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN114418499B

主分类号：G06Q10/083

分类号：G06Q10/083;G06Q10/0836;G06Q30/0204

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2022.05.20#实质审查的生效;2022.04.29#公开

摘要：本发明涉及快递配送中心选址方法，特别涉及一种基于多层筛选策略的农村快递配送中心选址方法，包括初始化配送点集合和配送中心集合，基于道路交通网络图中各节点的道路通达性和人口数量，从配送中心集合选出第一可选集；基于农村快递配送中心建设成本，从第一可选集中选出第二可选集；基于配送中心到农村各配送点间的道路运输成本，从第二可选集中选出第三可选集；以总成本最小为目标函数，并基于遗传算法以目标函数的倒数作为适应度函数，从第三可选集中获取配送中心；本发明对于农村快递中心的选址应用契合度更高，对农村快递中心的选址具有一定的参考价值。

主权项：1.一种基于多层筛选策略的农村快递配送中心选址方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、初始化农村快递配送点集合B和农村快递配送中心可选点集合A0；S2、基于道路交通网络图中各节点的道路通达性和人口数量，筛选农村快递配送中心可选点集合A0中的元素，得到第一可选集A1；S3、基于农村快递配送中心建设成本，从第一可选集A1中筛选配送中心可选点，得到第二可选集A2；S4、基于配送中心到农村各配送点间的道路运输成本，从第二可选集A2中筛选配送中心可选点，得到第三可选集A3，具体包括以下步骤：根据第二可选集A2刻画快递配送网络图，即在地图上标识快递配送点和配送中心可选点，用道路测距功能得到各点间道路运输距离，刻画农村快递配送网络图；并计算各快递配送中心可选点至各快递配送点间的最短运输距离dij，即根据农村快递配送网络图，使用迪杰斯特拉算法得出可选点i到配送点j间的最短运输距离dij；预估各快递配送点的日快递配送量，包括：根据最短运输距离dij查询货车运输此距离所对应的费率值f；查询各快递配送点对应行政村的人数pi、当地近一年的人均快递使用量u及每件快递平均重量w，计算快递配送点i的日配送量计算第二可选集A2中配送中心可选点i向快递配送点j提供服务而产生的快递运输成本ct＝dij*f*qj；将根据第二可选A2中的元素计算出的运输成本ct按升序排序，筛选前α3个可选点，得到配送中心的第三可选集A3；其中，f为最短运输距离dij对应的费率值；qj为递配送点j的日快递配送量；S5、建立以总成本最小为目标函数的快递配送中心选址优化模型，表示为： 约束条件： 其中，F为目标函数；α3为第三可选集A3中节点的数量；m为集合B中快递配送点个数；f为最短运输距离dij对应的费率值；dij为配送中心i与配送点j之间的最短运输距离；qj为配送点j的日快递配送量；xij表示配送中心i是否服务配送点j；p为城镇中心房价；si为农村快递配送中心建设面积；di为配送中心i的距离系数；β1为距离因素权重；ei为配送中心i的经济系数；β2为经济因素权重；yi表示是否选择配送中心i；vi为配送中心i的容量；S6、基于遗传算法，并以目标函数的倒数作为适应度函数，从第三可选集A3中选出α个快递配送中心选址点，并得到所选快递服务中心所服务的客户点，具体包括：101、采用自然数编码，随机生成长度为α3+m的自然数串，1～α3代表配送中心，α3+1～α3+m代表配送点，根据数字对应关系解码得到配送中心选址方案；102、随机生成N个长度为α3+m的自然数串，作为初始种群；103、以目标函数的倒数作为适应度函数，计算适应度值并以此作为群体的评价；104、对群体中的个体采用带自适应的交叉算子进行交叉操作，交叉概率为0.95；采用带自适应的变异算子进行变异操作，变异概率为0.05；105、将经过交叉操作和变异操作的个体通过轮盘赌进行选择，选择的个体构成新群体，判断是否达到最大迭代次数，若达到则输出当前群体，否则返回步骤103。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种基于多层筛选策略的农村快递配送中心选址方法

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