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申请/专利权人：上海文景信息科技有限公司
摘要：本发明公开了一种港口集疏运车辆调度匹配方法，针对现有的港口集疏运业务车辆的调度方法无法对任务资源池进行自动化分配调整，通过人工操作，耗时耗力的问题，通过智能匹配平台获取物流任务池及运力资源池的信息，通过训练的物流调度模型，结合遗传算法，可依据历史数据对现有作业流程、运输路径和作业规划进行不断优化和提升，智能计算重构物流运作流程，使得港口集疏运各环节的信息流与实体物流同步，提升口岸产业链效能。
主权项：1.一种港口集疏运车辆调度匹配方法，用于智慧港口信息化服务平台，其特征在于，包括：根据当前物流任务池及运力资源池的信息，通过训练的物流调度模型，为当前物流任务池中的物流订单匹配对应的优选运输方案；其中，所述物流调度模型包括车辆调度规划子模型、车辆配载规划子模型及整车调度子模型，其中，所述车辆调度规划子模型的目标函数为：，其中，C表示车辆调度成本，n表示物流任务池中的任务数，L表示车辆每公里的行驶成本，Si表示车辆到任务i所在的箱提货点的单程行驶距离，pi表示车辆到达任务i所在箱提货点早于预设的最早时间或晚于预设的最晚时间时的惩罚，J表示出动车辆的固定成本，k表示运力资源池中的车辆数，yi表示车辆j是否提供服务；根据不同的作业模式及作业阶段，对所述车辆调度规划子模型配置不同的车辆调度约束条件，为物流任务池提供动态地车辆调度服务；所述车辆配载规划子模型基于货源方信息及车源方信息，计算得到车货匹配率、车辆空驶率和车辆装载率，基于所述车辆空驶率和车辆装载率，设置对应的车货匹配收益；基于所述车货匹配率和车货匹配收益，设置对应的车货匹配目标，使匹配率和匹配收益的加权和最大化；基于预设的车货匹配约束条件和所述车货匹配目标，构建车货供需匹配模型以用于获取车辆配载方案，并基于蚁群优化方法获取所述车辆配载方案的最优解；所述整车调度子模型基于遗传算法，将每一辆车服务客户的顺序作为一条路径的路径染色体，通过变异机制和互换更新机制，从若干运输方案中获得优选运输涉及的路径染色体中对应的路径信息，作为优选运输方案。
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权利要求：
百度查询： 上海文景信息科技有限公司 港口集疏运车辆调度匹配方法及系统
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