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申请/专利权人：中国工商银行股份有限公司

摘要：本发明属于人工智能技术领域，本发明提供了一种押运路径的规划方法及装置，押运路径的规划方法包括：获取多个待规划押运汽车所服务的网点的地理位置、每个网点的服务时间、服务次数以及每个待押运汽车的运载量；根据多个待规划押运汽车所服务的网点的地理位置、每个网点的服务时间以及服务次数、待押运汽车的运载量以及预先生成的VRP线路优化模型对押运路径进行规划；根据预设约束条件、优化算子、以预设时间周期性的训练VRP线路优化模型。利用本发明所提供的押运路径的规划方法可以更智能化地管理押运车，提高工作效率，降低整个现金流通的风险。

主权项：1.一种押运路径的规划方法，其特征在于，包括：获取多个待规划押运汽车所服务的网点的地理位置、每个网点的服务时间、服务次数、每个待押运汽车的运载量、网点信息、网点类型、服务类型、优先等级、服务日期以及回行时间；根据所述多个待规划押运汽车所服务的网点的地理位置、所述每个网点的服务时间以及服务次数、所述待押运汽车的运载量以及预先生成的VRP线路优化模型对押运路径进行规划；根据预设约束条件、优化算子、以预设时间周期性的训练所述VRP线路优化模型，包括：对实际业务问题进行抽象，以生成优化目标方程；根据预设约束条件、优化算子，以预设时间周期性地训练所述优化目标方程；生成所述VRP线路优化模型的步骤包括：利用VRP算法，根据多个押运汽车的历史路径数据、所述网点的地理位置、所述每个网点的历史服务时间、所述每个网点的历史服务次数以及所述每个待押运汽车的运载量，生成所述VRP线路优化模型的初始模型；根据押运汽车出车次数以及所有押运汽车的行驶里程总数生成所述初始模型的约束条件；根据所述约束条件以及预设的训练结束条件对所述初始模型进行训练，以生成所述VRP线路优化模型；所述利用VRP算法，根据多个押运汽车的历史路径数据、所述网点的地理位置、所述每个网点的历史服务时间、所述每个网点的历史服务次数以及所述每个待押运汽车的运载量，生成所述VRP线路优化模型的初始模型，包括： 其中，式1表示优化目标为最小化使用车辆数；式2表示每个点有且仅有一辆车负责配送其所需要的货物；式3表示每辆车最多负责一条配送线路；式4表示网络中的流量平衡条件；式5表示每辆车负责配送的货物不超过其承载能力限制；式6为防止孤立子环出现的约束条件；式7以i,j表示配送网络中的节点ij∈{0,1,2,…,N},其中0表示仓库点，其它表示客户点，以k表示车辆k∈{1,2,…,K}，以xijk为决策变量，表示车辆k是否从i点行驶到j点；根据多个押运汽车的历史路径数据、载运量、所述每个网点地理位置、历史服务时间、所述每个网点的历史服务次数，并利用式1至7转化为VRP问题，进而生成VRP线路优化模型。

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