物流配送算法

人工智能 · 其他 案例ID: 138601
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作者: chris xie - 1年经验- 炬力集成电路设计

案例介绍

同城配送规划问题
个人独立完成
问题描述:一个城市某个时段有一些货物需要配送,每个货物指定了装货地点,卸货地点,装卸货的时间窗。需要使用提供的一些车辆把所有货物送往目的地,使得配送的总费用尽可能少。
装卸货过程所用时间20分钟,最长等待时间30分钟
约束条件:
完全配送:所有货物都要完成配送(输入数据的车辆足够完成配送)。
车辆起止点:车辆从初始点出发,完成配送后必需回到返回点。
容积约束:每辆车在任何时刻装载的货物体积之和不得大于车辆容积。
重量约束:每辆车在任何时刻装载的货物重量之和不得大于车辆载重量。
时间窗约束:每个货物的装(卸)货开始时间必须在装(卸)货时间窗内。
等待时间约束:车辆到达某个地点后,最多只能等待r =30分钟再开始装(卸)货。
方法简述:
概况:由于约束条件比较多,突出点是由很多小算法和技巧巧妙组合成一个大系统,主要问题是复杂性较大,解决后才是优化问题。
best value DFS method
减少搜索路径的设计,最终普通的pc机可以在几秒钟内算完。
从最高的价值的规划路径开始分配资源和时间规划,看轨迹是否有效,依次找出所有有效规划路径
1.商品分组,搭便车商品组合,车辆分类根据起点和终点
2.构建商品连接价值矩阵和连接时间矩阵
3.匹配最佳车辆和计算运送时间,看轨迹是否有效

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