申请/专利权人：厦门佳语源电子商务有限公司

申请日：2024-04-23

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118095992B

主分类号：G06Q10/083

分类号：G06Q10/083;G06Q10/067;G06Q30/0601;G06N7/01;G06Q10/04;G06Q10/047;G06Q10/0637

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开

摘要：本发明公开一种众包模式下同日配送的插单方法及装置，针对同日配送问题中订单的随机性及动态性，本发明利用马尔科夫决策过程对同日配送问题进行数学建模；在建立模型的同时，本发明考虑两种配送模式，即企业自有车辆配送和众包模式配送；同时，考虑到车辆路径规划问题中最优解结构的复杂性，采用禁忌搜索算法来获得并评估候选解，并将插单方法嵌入到算法中。通过设计数值实验，对企业车辆载荷以及车辆运力进行了敏感性分析。

主权项：1.一种众包模式下同日配送的插单方法，其包括：步骤1：获取基础信息数据，基础信息数据包括订单集合、顾客集合、企业自有车辆集合以及众包车辆集合；m代表车辆的集合，将同日配送问题描述为：，代表在时有辆车在车场中，顾客的需求从开始产生、经历时长为止，顾客的需求终止后不再接收新订单的信息；令任意两个订单之间的行驶时间为已知的，则代表车场距到达订单处所需的最小时间，代表由订单处出发返回车场所需的时间；其中为订单集合；订单的位置、时间、配送价格及外包成本的属性分别表示为、、以及；其中订单，∈，为订单集合，取值为自然数；为订单的位置集合，={1，2，……,n}，为订单在t时刻的位置；配送价格代表订单在t时刻被配送方配送时车场向用户收取的费用；c表示车场使用自有车辆配送时的成本，外包成本表示车场将订单外包给众包车辆进行配送时，车场需要向众包车辆支付的服务费；每个订单都对应已知的服务时间以及一个配送时间窗，表示订单配送的开始时间，表示订单配送的截止时间；其中所有订单的服务时间为已知并且相同的，表示车辆在配送时间窗内到达用户所在位置后对用户进行服务所需的时间；订单到达用户所在位置并开始服务的时间在之后、之前；如果顾客订单只设置了截止时间，则将车场收到订单的时间作为；如果在距订单的配送截止时间前，仍未将订单分配给车场车辆安排配送，则立即外包给众包车辆进行配送；订单的插入次序根据订单的配送时间窗来确定，即配送时间窗截止时间最早的订单优先被考虑插入到原有车辆配送列表中作为新产生的配送方案；判断新产生的配送方案获得收益是否大于已有方案的收益，如果是，且原有配送方案中已安排订单没有退出，则采用新产生的配送方案；车辆完成配送任务后返回车场的时间表示为，当车辆离开车场进行配送时，其配送路线和返场时间已经完全确定，且所有车辆将在时间内接收新的订单并安排配送，超过时间则不接收新订单；步骤2：利用马尔科夫决策过程对同日配送问题进行数学建模，获得马尔科夫决策模型，马尔科夫决策模型表述如下：（1）状态空间：向量代表订单集合中订单的状态属性，表示在第个决策阶段时未进行分配的订单的集合，其中代表第个决策阶段订单的位置坐标，代表第个决策阶段订单配送时间窗开始时间，代表第个决策阶段订单配送时间窗结束时间，代表第个决策阶段订单在t时刻被配送的配送价格，代表第个决策阶段订单外包给众包车辆进行配送时的服务费；订单状态属性表示为；集合表示在第个决策阶段时，应外包给众包车辆进行服务的订单的集合，；指示器表示第个决策阶段中订单是否满足由外包车辆进行配送的条件，若，表示在第个决策阶段中订单由外包车辆进行配送，，表示在第个决策阶段中订单由车场车辆进行配送或还未进行配送；在第个决策阶段车辆的属性表示为向量，其中参数代表车辆在第个决策阶段，保证订单配送任务完成的前提下的最迟发车时间；参数代表车辆在第个决策阶段的既定订单配送任务结束后的返场时间；指示器用以判断车辆是否驻场，当时代表车辆驻场等待订单配送任务，时代表车辆已离场配送订单；（2）行动空间：对于集合中的每一个订单都进行相应的决策得到决策变量，根据决策变量判断是将该订单分配给车辆进行配送、或者是等待到下一阶段再进行分配，或者是外包给众包车辆进行配送；在分配订单给车场车辆运输时，只能考虑分配给驻场的车辆，不能考虑已经在途配送订单的车辆；令代表第个决策阶段驻场车辆的集合，方程代表在给定配送任务的前提下，车辆完成配送任务返回车场的时间；变量表示在第个决策阶段车场安排给车辆配送的订单集合；引入决策变量，表示第个决策阶段车辆m在完成订单i的配送后是否前往订单j处进行配送，若表示在第个决策阶段中安排车辆配送订单，订单的配送次序是在车辆完成订单的配送后出发到订单处进行服务；每阶段车辆的配送都是从车场出发，在依次完成配送任务后最终需要返回车场，因此代表由车场出发，下一站到达订单处进行配送；代表对订单完成配送后下一站返回车场，其中，任意两订单所在位置之间的距离以及车辆行驶路程都是已知的；由代表车辆从订单出发到订单处所需时间，则代表车辆由车场出发到达顾客所在位置所需的时间，代表车辆服务顾客后返回车场所需时间；在第个决策阶段中，若则在将订单添加到集合中，并将订单从集合中剔除；若则不进行任何操作；在将订单成功插入到已有的订单配送列表中时，若满足插入条件，则更新车辆订单配送计划；集合代表第个决策阶段已分配给车辆进行配送订单的集合；（3）状态转移条件：在第个决策阶段进行决策后，订单的状态属性表示为，此时令，即状态时间保持不变；假如有新安排订单插入到驻场车辆现有订单列表中，则更新后的车辆配送列表表示为，即需要将新订单插入中，此外需要将新订单从中移出，并将集合更新为；如果没有新订单插入到现有车辆订单列表中，则不需对进行更新，同时用代替；订单如果分配给车辆或者众包车辆进行配送，则移出集合，此时剩余未分配订单的集合表示为，；记代表订单集合中订单配送的次序，代表订单集合中配送订单的数量，在时代表车场，则和分别表示位置处订单的时间窗以及所需服务时间，表示车辆从位置到位置处所需时间；此外，定义表示车辆在配送次序为的订单处离开的时间，表示车辆到达配送次序为的订单处的时间，表示车辆因提前到达配送次序为的订单处而等待的时间，表示车辆从车场开始到配送次序为的订单处等待时间的总和，表示车辆到达时间相对提前的时间；假定，，，则 ， ， ， ， ， ；最大延迟等待时间为；此时，在插入新订单后车辆的最迟发车时间可表示为，若车辆驻场时，最迟发车配送时间根据车辆已有配送方案以及当前时间决定，若车辆已离场配送订单，则将其最迟发车配送时间记做无穷大； ；在第个决策阶段中，如果车辆分配的订单集合非空，则该车辆返回车场的时间将由方程确定；如果车辆，则该车辆返场时间保持不变；即： ；此时，车辆在场指示器将更新为： ；（4）转移到下一阶段：原有决策过程将在以下任一事件发生时，触发新的决策阶段更替原有的决策阶段：有车辆返回车场时；有新订单到达并且此时至少有一辆车驻场；驻场车辆的冗余等待时间为零；（5）目标函数：记随机变量k代表决策阶段的总数量，表示在第个决策阶段中所获得的收入，表示在第个决策阶段中所获得的利润，则： ； ； ；总利润表示为：；步骤3、通过禁忌搜索算法求解马尔科夫决策模型，以选择最优配送路径，所述禁忌搜索算法具体包括：输入：初始订单信息,以及初始在场车辆；输出：订单安排决策方案,总收益；步骤31，变量初始化；步骤32，订单排序，并将符合外包条件的订单通过众包方式进行配送；步骤33，选择插单方式，所述插单方式包括：①订单随机插入在场车辆订单配送列表中；②订单按照在场车辆的既定返场时间插入其订单配送列表中；③订单按照在场车辆的最迟发车时间插入其订单配送列表中；步骤34，根据所选择的插单方式，将订单按次序插入到车辆的订单配送列表中，利用禁忌搜索算法对订单配送路径进行选择，并判断收益是否改变，如果收益增加则将该订单成功插入；并转步骤33；否则插入下一车辆进行判断，若均未成功插入在场车辆，则判断下一订单直至判断到最后一个订单为止；步骤35，判断是否到达工作截止时间或是否满足状态更新条件，如果最近发生事件为有车辆离场，则更新在场车辆状态及收益；如果有车辆进场，则更新在场车辆状态并转步骤33；如果接收到新订单信息，则转步骤32。

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