一种运输路径规划方法及装置、存储介质及电子设备与流程

本发明涉及路径规划处理领域，具体涉及一种运输路径规划方法及装置、存储介质及电子设备。

背景技术：

随着社会的进步与发展，电网建设规模快速扩大，大量生产设备并投入实际运行的同时，也带来了大量的退役物资、工程余料和工程结余物资等空闲物资的产生。由于生产设备的分布广泛及不同供电单位的管辖范围不同等因素导致相关物资存放的仓库位置较为分散。

在现有技术中，当需要进行物资运输的时候，通常采用传统的点对点配送模式，无法结合各个仓库资源点的具体物资情况进行运输路径规划，运输成本较高。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题，本发明提供一种运输路径规划方法及相关设备。

本发明是以如下技术方案实现的：

一种运输路径规划方法，其特征在于，包括：

获取待运输物资信息；

获取运输点空闲容量信息，其中，所述运输点空闲容量信息包括多个运输点的空闲容量信息；

依据所述待运输物资信息以及运输点空闲容量信息，计算得出各个运输点之间的综合运输成本；

基于所述综合运输成本和运输点空闲容量信息，生成运输网络；

依据预设的计算策略，使用路径算法，对所述运输网络进行计算，以得到所有运输路径以及最佳运输路径。

优选的，获取待运输信息包括：

获取待运输物资的所在仓库信息、运输终点信息以及运输车辆信息；

依据所述所在仓库信息，查询仓库信息数据库，获取待运输物资的重量信息和体积信息；

优选的，依据所述待运输物资信息，计算得出各个运输点之间的综合运输成本，包括：

依据所述运输点空闲容量信息，计算得到多个与所述运输点空闲容量信息一一对应的容量带权点；

依据所述待运输物资的重量信息和体积信息，所述运输终点信息以及所述运输车辆信息，计算得出各个容量带权点之间的综合运输成本信息；

优选的，运输终点信息包括运输终点经纬度信息以及运输终点工作信息。

优选的，计算得出各个容量带权点之间的综合运输成本包括：

依据所述待运输物资的重量信息和体积信息，所述运输终点工作信息以及所述运输车辆信息，计算得出各个容量带权点之间的运输时间成本信息；

依据所述待运输物资的重量信息和体积信息，以及所述运输车辆信息，计算得出各个容量带权点之间的运输经济成本信息；

将所述运输时间成本信息与所述运输经济成本信息进行综合计算，得出综合运输成本信息。

优选的，预设的计算策略为贪心算法，相对应的，依据预设的计算策略，使用路径算法，对所述运输网络进行计算，以得到所有运输路径以及最佳运输路径，包括：

利用贪心算法，计算得出所述运输网络的所有运输路径；

使用dijkstra路径算法，计算得出所述运输网络的最佳运输路径。

本发明的有益效果是：

本发明提供了一种运输路径规划方法及装置、存储介质及电子设备，当接收到运输请求时，会获取待运输物资信息和运输点空闲容量信息，利用生成运输网络的方式，综合考虑运输中运输时间成本和运输经济成本，同时采用了贪心算法的计算策略，以及dijkstra路径算法对运输网络进行路径选取和路径计算，以得到最佳的运输路线，相较于现有技术，路径规划结果更加精准，且在降低了运输成本的同时，也提高了运输效率。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种运输路径规划方法的方法流程图。

图2是本发明实施例提供的一种运输路径规划方法中的计算方法步骤图。

图3是本发明实施例提供的一种运输路径规划装置的结构示意图；

图4是本发明实施例提供的一种运输路径规划装置的具体实施例示意图；

图中，301为第一获取单元，302为第二获取单元，303为第一计算单元，304为生成单元，305为第二计算单元。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本申请中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本发明可用于众多通用或专用的计算装置环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器装置、包括以上任何装置或设备的分布式计算环境等等。

本发明实施例提供了一种运输路径规划方法，该方法可以应用在各类服务器终端中，其执行主体可以为各类服务器终端的处理器，图1示出了本发明实施例提供的运输路径规划方法的方法流程图，包括：

s101：获取待运输物资信息。

在本发明实施例中，出现物资运输需求时，接收相应的运输路径规划请求，并获取具体的待运输物资信息，所述待运输物资信息可以包括待运输物资的所在仓库信息、运输终点信息、运输车辆信息以及待运输物资的重量信息和体积信息。

具体地，所在仓库信息可以为待运输物资的仓库所在经纬度信息，或是待运输物资的仓库所在地的地名信息。运输终点信息可以为运输终点的经纬度信息，或是运输终点所在地理的地名信息。考虑到运输成本可以分为时间成本以及经济成本，运输终点信息还可以包括运输终点相关工作时间信息，用以实现对运输时间成本的计算。由于相关物资运输至终点时，需要涉及到相关人员的物资接收工作，故运输终点信息还可以包括有运输终点的人员联系方式等信息。除此之外，还会获取运输车辆信息，具体可以包括车辆载重信息、车辆容积信息、车牌号信息、司机姓名以及联系方式等。

s102：获取运输点空闲容量信息，其中，所述运输点空闲容量信息包括多个运输点的空闲容量信息。

在本发明实施例中，所述运输点空闲容量信息可以为各个物资仓库点中，空闲的容量信息，其中，容量信息可以为体积容量信息、重量容量信息。

s103:依据所述待运输物资信息以及运输点空闲容量信息，计算得出各个运输点之间的综合运输成本。

在本发明实施例中，步骤s103具体过程包括依据所述运输点空闲容量信息，计算得到多个与所述运输点空闲容量信息一一对应的容量带权点；

具体地，获取到运输车辆型号后，同时获取运输车辆型号的最大载重量和最大容积，并将其一选定为运输车辆的最大容量。将运输车辆的最大载重量与最大容积进行相除操作，以得到被选定运输车辆的比容系数。利用同样的处理操作，对待运输物资进行处理，以得到待运输物资的比容系数，将待运输物资的比容系数与被选定运输车辆的比容系数进行对比，若待运输物资的比容系数大于运输车辆的比容系数，则待运输物资的容量等于待运输物资总体积；如果待运输物资的比容系数小于运输车辆的比容系数，待运输物资的容量等于待运输物资总重量。最终，将待运输物资的容量作为该运输点的容量带权点。

依据所述待运输物资的重量信息和体积信息，所述运输终点信息所述运输车辆信息以及容量带权点，计算得出各个容量带权点之间的综合运输成本信息。

其中，综合运输成本信息为运输时间成本信息和运输经济成本信息。

具体地，运输时间成本信息受到各个容量带权点之间的距离，各个容量带权点之间的道路状况、运输车辆的型号以及运输终点工作时间的影响。具体来说，距离越近，时间成本越低。其中，道路状况又分为多种情况，例如道路类型以及类型不同的道路限速等因素，国道或高速路等类型的道路，限速较高，车速相对较快，故时间成本较低。不同的运输车辆型号会影响到车速，故运输车辆的型号也会对运输时间成本信息造成一定影响。本发明实施例还考虑到，若运输送达时间已超出运输终点工作时间时，会给予运输时间成本信息一定的惩罚值，用以提高时间成本。

运输经济成本信息受到各个容量带权点之间的距离，待运输物资的重量信息和体积信息，以及所述运输车辆信息的影响。具体来说，距离越近，经济成本越低。待运输物资的重量越低，体积越低，则运输经济成本越低。运输车辆的型号不同，所需要付出的经济成本也有所不同。

除综合运输成本信息之外，用户还可以根据实际情况的不同，自主选择运输时间成本优先，或是运输经济成本优先。

s104：基于所述综合运输成本和运输点空闲容量信息，生成运输网络。

在本发明实施例中，依据用户对时间、经济成本的需求，将得到的对应运输成本作为网络的加权成本边，与所述运输点空闲容量信息对应的容量带权点构成运输网络。

s105：依据预设的计算策略，使用路径算法，对所述运输网络进行计算，以得到所有运输路径以及最佳运输路径。

具体地，预设的计算策略可以为贪心算法，所使用的路径算法可以为dijkstra路径算法。在生成运输网络后，使用贪心算法以及dijkstra路径算法，对所述运输网络进行计算，以得到所有运输路径以及最佳运输路径。

如图2所示，对所述运输网络的计算过程具体包括以下步骤：

s201：为各个运输点与运输终点之间分配路径，并统计所有路径信息。

s202：计算上述分配好的各个路径对应的运输成本信息。

s203：依据待运输物资信息对运输点进行组合，从而生成组合后对应的路径，并保留同组中运输成本信息最低的路径。

s204：对剩余路径中对应的各个运输点进行相加，以得到各个路径对应的容量带权值，并删除容量带权值大于运输车辆最大容量的路径。

s205：对剩余路径，用总运输成本值除总容量带权值，得到该路径单位容量需要花费的运输成本。

s206：将各个路径对应的单位容量运输成本进行排列，取单位容量运输成本最低对应的路径为最佳运输路径。

由上述的技术方案可以看出，本发明提供了一种运输路径规划方法，当接收到运输请求时，会获取待运输物资信息和运输点空闲容量信息，利用生成运输网络的方式，综合考虑运输中运输时间成本和运输经济成本，以得到最佳的运输路线，相较于现有技术，在降低了运输成本的同时，也提高了运输效率。

与图1所述的方法相对应的，本发明实施例还提供一种运输路径规划方法装置，用于对图1方法的具体实现，本发明实施例提供的运输路径规划方法装置应用在各类服务器终端中，其具体结构示意图如图3所示，具体包括：

第一获取单元301，用于获取待运输物资信息；

第二获取单元302，用于获取运输点空闲容量信息，其中，所述运输点空闲容量信息包括多个运输点的空闲容量信息；

第一计算单元303，用于依据所述待运输物资信息以及运输点空闲容量信息，计算得出各个运输点之间的综合运输成本；

生成单元304，用于基于所述综合运输成本和运输点空闲容量信息，生成运输网络；

第二计算单元305，用于依据预设的计算策略，使用路径算法，对所述运输网络进行计算，以得到所有运输路径以及最佳运输路径。

由上述的技术方案可以看出，本发明提供了一种运输路径规划装置，当接收到运输请求时，会获取待运输物资信息和运输点空闲容量信息，利用生成运输网络的方式，综合考虑运输中运输时间成本和运输经济成本，以得到最佳的运输路线，相较于现有技术，在降低了运输成本的同时，也提高了运输效率。

下面举出一具体实施例，具体如图4所示：

若经由步骤s104后，生成的运输网络如图4所示，选定获得运输车辆最大容量为9，计算得出各个运输点之间的运输成本如图4所示。

假设实际运输物资需求量为9，则经过贪心算法以及dijkstra路径算法得出最佳运输路径为d-运输终点，并淘汰其他多种路径，例如同样满足运输车辆最大容量为9条件的路径中，c-a-运输终点的运输路径也为一条可选路径，该路径单位容量运输成本为(7+9)/(4+5)，而d-运输终点这段路径对应的单位容量运输成本为14/9，相比其他路径，d-运输终点这一路径单位容量运输成本最低，故取该路径为最佳路径。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。