一种快递配送过程中处理新增取件需求的动态调度方法与流程

本发明提出一种快递配送过程中处理新增取件需求的动态调度方法，属于车辆智能优化调度技术领域。

背景技术：

随着电子商务的发展，客户有了越来越多的上门取件需求，客户可以随时提交订单，并希望快递公司能够提供更快、质量更好的服务。快递公司在派件、揽件时，需要对这类随机出现的动态需求做出快速响应，对现有路线进行调整。不同于传统的同时取送货调度问题，电子商务环境下的快递同时取送件动态调度问题面对的客户为广大的消费者而不再是商务客户，数量更多、分布更加分散，出现的随机性更强，且单位订单成本更高、利润更低。对于电商环境下直接面向消费者的快递公司来说，一方面，客户极为分散，配送车辆空载率高，公司运力资源无法得到有效地利用；另一方面，面对新增上门取件订单，如果发车频次太高只会进一步增大企业的成本，但频次太低，客户提交订单后等待时间太长，又会降低顾客满意度。如何解决车辆使用效率与上门取件时效性之间的矛盾，成为快递公司亟须面对的问题。

动态车辆调度问题可分为取货车辆动态调度问题、送货车辆动态调度问题以及取送混合车辆动态调度问题等三类。取送混合车辆动态调度问题将运输过程中的送货与取货过程作为一个整体考虑，没有取送货先后次序的要求，从而降低了去程或回程中车辆的空载率，提高了车辆运输效益。

动态调度问题有两种处理策略：一种是重新优化策略，即根据实时动态需求，利用静态算法对所有需求点重新优化，这种方式需要频繁调用静态算法，因此对算法的计算时间有较高的要求。另外，由于重新优化策略每次都重新生成调度方案，因此不利于计划执行的稳定性。另一类是局部优化策略，即根据接收到的实时信息，对原有调度方案进行局部调整，尽管这种策略可能劣于重新优化策略，但是效率和实用性高。重新优化策略适用于新增客户数目较多而实时性要求略低的情况而局部优化策略则适用于新增客户数目较少而实时性要求较高的情况。

技术实现要素：

为了解决快递配送过程中存在的空载率高、取送件不及时的问题，本发明将批量调度与紧急调度相结合，提供一种快递配送过程中处理新增取件需求的动态调度方法，能实现车辆的合理调度，在降低快递企业取送件成本的同时，提高对新增取件需求的响应速度，从而提高客户满意度。

一种快递配送过程中处理新增取件需求的动态调度方法的具体步骤如下：

步骤1：根据调度间隔时间、新增取件需求数量及紧急程度，选择批量调度或紧急调度的调度模式，确定调度时刻。进一步包括以下步骤：

1-1识别是否有紧急需求。若是，采取紧急调度模式，确定紧急调度模式的调度时刻。进一步包括以下步骤：

1-1-1识别是否存在紧急需求：

设新增取件需求i的订单提交时间为sti，快递公司承诺给客户的上门取件最长等待时间为ts，lti为客户i的最晚允许的开始服务时间，则sti+ts＝lti，配送中心到新增取件需求i所在位置的车辆行驶时间为toi，应急预留时间为tr，对于尚未安排上门取件车辆的新增取件需求i，可以先假定需求i无法在批量调度模式下完成调度，确定其最晚调度时刻

识别是否存在紧急需求的方法如下：

假设当前时刻为tnow，若tnow大于新增取件需求i的最晚调度时刻即

则新增取件需求i即为紧急需求，需要进行紧急调度。

1-1-2确定紧急调度模式的调度时刻

识别紧急需求后，直到需求i完成调度前，大于等于tnow的任意未来时刻tf均为需求i的紧急调度时刻，即在紧急调度模式下的动态调度时刻te(n)为：

1-2在没有紧急需求的情况下，判定是否满足批量调度模式的开始调度条件，若是，采用批量调度模式，确定批量调度模式的调度时刻。进一步包括以下步骤：

批量调度模式包括两种子模式：批量调度(t)模式和批量调度(q)模式。

假设τ(n)为第n次动态调度的调度时刻，tmax为动态调度最大间隔时间，qmax为新增取件需求最大累计数量，表示在t1至t2时刻间新增取件需求的累计数量。

1-2-1判断是否满足批量调度(t)模式的调度条件：

1-2-2若满足1-2-1中调度条件，可确定批量调度(t)模式的调度时刻tt(n)如下：

1-2-3若不满足1-2-1中调度条件，判断是否满足批量调度(q)模式的调度条件：

1-2-4若满足1-2-3中调度条件，可确定批量调度(q)模式调度时刻tq(n)如下：

1-3调度模式的选择及调度时刻的确定：

在进行调度模式的选择时，哪一种调度模式的调度时刻最先满足即采用哪一种调度模式，同时就可以确定动态调度的调度时刻，动态调度模式的选择及调度时刻的确定如图2所示，

进一步，第n次动态调度的开始时刻τ(n)可确定如下：

τ(n)＝min{tt(n)，tq(n)，te(n)}

紧急调度模式中处理的新增取件需求，并不仅限于紧急需求本身，还包括上一次动态调度之后接收到的所有新增取件需求，即紧急调度模式由识别到的紧急需求所触发，在进行调度时，以批量调度的方式处理紧急调度开始时所有未处理的取件需求。

批量调度模式中两个关键参数：动态调度最大间隔时间tmax和新增取件需求最大累计数量qmax的取值并不是固定的，而是在一个工作日内根据各时段新增取件需求出现的数量确定，tmax、qmax两个关键参数的取值可根据以下方法确定：

统计若干个工作日的新增取件需求的出现时间和数量，基于对历史数据的分析，将一个工作日分成若干个时间段，对每个时间段出现新增取件需求的数量p进行分析和预测，拟合出反映各时间段出现的新增取件需求数量的p-t关系曲线；

根据动态调度实际过程，确定调度间隔时间tmax的取值与一个工作日内各个时间段内出现新增取件需求数量p的关系函数tmax＝f(p)。为了反映动态调度最大间隔时间tmax的取值与新增取件需求数量p之间的关系，绘制tmax-p关系曲线示意图，如图3所示，一个工作日内，新增取件数量越多，相邻两次动态调度的间隔时间就越短，若新增取件数量较少，可适当延长动态调度的间隔时间，但不得长于快递公司在需求提交后完成上门取件的服务承诺时间ts，即tmax≤ts。

根据动态调度实际过程，确定新增取件需求最大累计数量qmax的取值与新增取件需求数量p的关系函数qmax＝f(p)。为了反映动态调度最大间隔时间qmax的取值与新增取件需求数量p之间的关系，绘制qmax-p关系曲线示意图，如图4所示，调度间隔时间qmax与新增取件需求数量p之间呈正相关关系，在实际调度过程中，可根据新增取件需求的预测值估计qmax的取值。

步骤2：确定调度范围：

确定调度开始时刻τ(n)后，需要根据进入本次调度的新增取件需求的所在位置，确定本次调度的调度范围。

设在调度时刻τ(n)，确定在本次进行调度的新增取件需求集合为u，其中新增取件需求个数为m，m≥1，任意一个新增取件需求u的服务时间窗为(etu,ltu)，u∈u，满足以下条件的任意车辆kr可划分到新增取件需求u的调度范围sru，

tru≤ltu-τ(n)

其中tru表示在时刻τ(n)，任意车辆kr到新增取件需求u所在位置的车辆行驶时间。依次对新增取件需求集合u中每一个新增取件需求的调度范围进行求解，则本次调度的调度范围为：

步骤3确定插入位置，不能插入到当前路线的新增取件需求的由配送中心指派车辆完成。进一步包括如下步骤：

设u为待分配的新增取件需求，u∈u，i、j为同一条线路上两个相邻的已分配需求点，btj表示车辆在需求点j的开始服务时间，btj′表示将u插入到需求点i与j后，车辆在需求点j处新的开始服务时间，btj及btj′计算方法如下：

btj＝max{etj,bti+si+tij}

btj′＝max{etj,btu+su+tuj}

1≤j≤n+1

其中si表示车辆在需求点i处的服务时间，tij表示从需求点i到需求点j的车辆行驶时间。

为反映待插入位置之后的需求点在插入前后开始服务时间的增加量，定义变量pfj，pfj的计算方法如下：

pfj＝bt′j-btj

3-1：更新新增取件需求信息、尚未服务的需求信息、在途车辆信息；

3-2：选择待分配新增取件需求。统计新增取件需求的最早开始服务时间etu，选择其中允许开始服务时间最早的待分配新增取件需求：

min{etu}

3-3：确定可行位置。判断u是否可插入到线路中任意需求点i与j之间；进一步包括如下步骤：

3-3-1:判断u插入到任意需求点i与j之间后，自身的时间窗是否得到满足：

btu≤ltu

3-3-2:判断u插入到i与j之间后，后续客户的时间窗是否得到满足：

btl+pfl≤ltl,j≤l≤n

3-3-3：若满足以上两个条件，计算将待分配新增取件需求u插入到可行位置的插入成本cost，若不满足，令cost等于一个极大值m：

cost＝α·(diu+duj-dij)+β·(btj′-btj)-γdou

α+β＝1,α,β,γ为不小于0的常数；

3-4：确定最佳插入位置。选择将待分配新增取件需求u插入到不同路线的插入成本cost最小的可行位置作为最佳插入位置；

3-5：检查本周期内的新增取件需求是否分配完毕，若是，结束本次调度，若否，转3-6；

3-6：检查配送中心是否有未使用的可用车辆，若是，由配送中心单独派车完成未分配需求，若否，将未分配需求移到下一调度周期。

步骤4：将新增取件需求插入到当前线路后，对第n次调度的调度范围srτ(n)内每条线路进行局部路径优化，首先进行线路间局部路径优化操作o1，然后进行线路内局部路径优化操作o2，进一步包括如下步骤：

4-1线路间局部路径优化操作o1：

o1操作只针对取件需求，包括移除操作o11和重新插入操作o12两个操作。在o1操作中，首先进行o11操作，然后进行o12操作。

移除操作o11：根据移除概率pr，确定需要移除的取件需求，移除选定的取件需求r；

重新插入操作o12：重复步骤2，重新确定调度范围，然后重复步骤3，将取件需求r插入到调度范围内的线路中。

取件需求的移除概率pr确定方法如下：

pr＝cr/∑cr

bt″j＝max{etj,btr+sr+trj}

其中cr为取件需求r的移除成本，btj″为移除前配送车辆在取件需求r的后一个需求j处的开始服务时间，为移除取件需求r后配送车辆在需求点j处的开始服务时间，α+β＝1,α，β为不小于0的常数；

4-2线路内局部路径优化操作o2：

对本线路内包括取件需求和送件需求在内的所有未完成的需求点重新进行路径规划，调整对这些需求点服务的先后顺序。

车辆优化目标函数为:

目标函数表示最小化车辆行驶成本及客户满意度成本，其中f1为车辆行驶成本系数，f2为车辆早于eti到达需求点i的惩罚系数，f3为车辆晚于lti到达需求点i的惩罚系数，ne为每一条线路内尚未服务的需求总数目，ie每一条线路内尚未服务的需求集合。

线路内局部路径优化操作o2只针对在步骤3以及步骤4-1中路径发生变化的车辆所在路线，即对步骤3中插入新增取件需求点的路线以及在步骤4-1中执行操作o11及o12后发生变化的路线，进行o2操作。

本发明的有益效果在于：

能够根据一个工作日中各时段出现新增取件需求的数量、紧急程度以及调度间隔时间智能选择调度模式，确定调度时刻，提高了对动态需求的响应速度，通过批量处理新增取件需求的方式减少了快递公司上门取件的物流成本；

通过划定调度范围，避免了全局调度导致的路线大范围变动对物流配送活动的消极影响，极大减少了动态调度的计算时间，保证了生成的调度方案的可行性；

利用配送中的车辆完成新增取件需求，缩短了客户等待上门取件服务的时间，提高了客户满意度，同时降低了空载率，降低了物流成本；

将新增取件需求插入当前路线后，先后对调度范围内的路线进行路间局部路径优化和线路内局部路径优化，提高了生成的局部调度方案的优化性，降低了路线变动对尚未服务需求的影响。

附图说明

图1动态调度流程图

图2动态调度模式选择及调度时刻确定示意图

图3tmax-p关系曲线示意图

图4qmax-p关系曲线示意图

图5静态路径规划路线图

图6第1次动态调度调度范围图

图7第1次动态调度局部路径优化图

具体实施方式

下面将结合实施例和附图对本发明内容进行详细说明。

(1)为了说明本发明所述的动态调度方法，需要生成静态配送路线作为动态调度过程的基础。因此，在实施例中建立同时取送件车辆路径规划模型，对静态需求点进行车辆路径规划，从而得到初始配送路线。

建立的同时取送件车辆路径规划模型如下：

io配送中心所在位置

iw所有尚未服务的需求点集合

iθ调度开始时正在配送车辆位置集合，io∈iθ

kθ调度开始时正在配送车辆集合

ko调度开始时在配送中心车辆集合

k所有车辆集合，ko+kθ＝k

c1车辆行驶成本系数

c2车辆发车成本系数

c3车辆早于eti到达需求点i的惩罚系数

c4车辆晚于lti到达需求点i的惩罚系数

eti需求点i最早允许的开始服务时间

lti需求点i最晚允许的开始服务时间

ati到达需求点i的时间

wti提前到达需求点i需要等待的时间

tij从需求点i到需求点j的行驶时间

dij从需求点i到需求点j的距离

决策变量：

目标函数：

约束条件：

no+nθ＝k

(7)

(1)式为目标函数，表示最小化车辆行驶成本、发车成本及时间惩罚成本；(2)式、(3)式确保每个需求点都只能被一辆车服务，且只能被访问一次；(4)式为车辆最大载重量限制，其中gi为需求点i的快递重量，g为车辆最大载重；(5)式为车辆到达需求点时间及等待时间的计算公式；(6)式表示发车数不能超过未驶离配送中心的车辆总数；(7)式表示车辆总数限制，其中no、nθ、nk分别为配送中心未派出车辆数、正在配送车辆数、总车辆数。

实施例选取solomon标准测试集中100个需求点的问题作为测试算例。本发明根据电子商务环境下，动态客户位置多随机分布，且配送中心调度间隔时间较短的特性，选择solomon标准测试集中的r1类数据，并随机选取其中的r110作为测试数据集。本实施例在r110中随机选取10组数据作为新增取件客户数据，剩余90组数据作为已知客户数据。

新增取件客户编号如下：

17、30、32、50、53、60、61、67、71、91

在本实施例中，车辆执行配送任务出发前，首先根据同时取送件路径规划模型，利用蚁群算法对r110中的90组客户数据进行车辆路径规划，生成车辆由配送中心出发的配送路线，这样配送车辆就可以按照配送方案依次完成快递件配送任务。根据客户的位置、时间窗、需求量生成初始配送路线如表1所示，静态规划路线图如图5所示，

表1初始配送路线

(2)步骤1选择调度模式，根据调度间隔时间、新增取件需求数量及紧急程度，选择批量调度或紧急调度的调度方法，确定调度时刻；

在本实施例中设定动态调度最大间隔时间tmax＝30，新增取件需求最大累计数量q＝5，快递公司承诺给客户的上门取件最长等待时间ts＝90。

以下将结合r110数据表中10组新增取件需求数据，分3组分别就批量调度(t)、批量调度(q)及紧急调度进行说明。

1)设在时间段[0,30]接收到新增取件需求为：

17、61、91

t1＝30≥tmax，满足批量调度(t)的调度条件，无紧急需求，则tt(1)＝t(0)+tmax＝30，则第1次动态调度的开始时刻τ(1)可确定如下：

τ(1)＝t(1)＝t1＝30

2)设t2>t(1)＝t1，在时间段[t1,t2]接收到新增取件需求为：

30、32、50、53、60、67

满足批量调度(q)的调度条件，无紧急需求，则tq(2)＝t2，则第2次动态调度的开始时刻τ(2)可确定如下：

τ(2)＝t(2)＝t2

3)设新增取件需求71的提交时间st71＝16，ts＝90，配送中心到需求71所在位置的车辆行驶时间toi＝39.66，应急预留时间tr＝10，对新增取件需求71的最晚调度时刻为：

假设当前时刻且满足紧急调度的调度条件，则必须考虑对新增取件需求71采取紧急调度措施，确定紧急调度时刻，若在时间段只有取件需求71这一个新增取件需求，则第3次动态调度时刻τ(3)为：

在本实施例中，在车辆配送过程中可确定3次动态调度，三次动态调度的详细信息如表2所示：

表2三次动态调度详细信息

(3)步骤2确定调度范围

本实施例以第1次动态调度为例继续进行验证：

确定调度开始时刻τ后，需要根据每个新增取件需求的覆盖范围，确定本次调度的调度范围，

在时刻τ(1)＝t(1)＝t1＝30，确定在本次进行调度的新增取件需求集合为u＝{17,61,91}，其中新增取件需求个数m＝3，任意一个新增取件需求u的服务时间窗为(etu,ltu)，u∈u，满足以下条件的任意车辆kr可划分到新增取件需求u的调度范围sru，

tru≤ltu-τ(1)

其中tru表示在时刻τ(1)，任意车辆kr到新增取件需求u所在位置的车辆行驶时间。依次对新增取件需求集合u中每一个新增取件需求的调度范围进行求解，则本次调度的调度范围为：

在第1次动态调度调度时刻τ(1)，更新当前各车辆位置数据，并以各车辆当前所在位置为对应虚拟需求点位置，虚拟需求点所允许的最早开始服务时间eti取当前的调度时刻τ(1)＝30，最晚开始服务时间lti取车辆所在路线下一个客户的最晚服务时间lti+1,虚拟需求点的服务时间为0。序号为0的车辆表示在配送中心的未出发车辆，车辆位置为配送中心位置(35,35)，时间窗为配送中心服务时间窗(0,230)，第1次动态调度的调度范围如图6所示，调度范围内的虚拟需求点的信息如下表3所示：

表3调度范围内虚拟需求点信息

(4)步骤3确定插入位置，不能插入到当前路线的新增客户的由配送中心指派车辆完成；

本实施例以第1次动态调度为例继续进行验证。

以需求点17为例，经过求解。可行插入位置及插入成本如下表4所示：

表4可行插入位置及插入成本

fi[j]表示将新增取件需求点插入到车辆ki所在路线ri中需求点ii与需求点ii+1后的插入成本。若将新增取件需求点插入后，不能满足自身或后续需求点的时间要求，则fi[j]值取一个极大值m。最小插入成本为f7[1]＝-1.545，即新增取件需求点17插入到车辆7所在路线第1个需求点与第2个需求点之间。

用θi表示正在配送车辆ki所在的虚拟需求点位置，对各个新增取件需求点分别求解，可得插入新增取件需求后优化方案如下表5所示：

表5插入新增取件需求后路线

(5)步骤4将新增取件需求插入到当前线路后，对调度范围内线路进行局部路径优化，依次进行线路间局部路径优化操作o1与线路内局部路径优化操作o2：

本实施例以第1次动态调度为例继续进行验证：

利用局部路径优化方法对插入新增取件需求的线路进行优化，第1次动态调度中局部路径优化后路线如图7所示。

线路7的需求点58进行线路间局部路径优化操作o1，重新插入到线路10的末端；线路10的需求点93进行o1操作，重新插入到线路9中；7、9、10这三条线路进行线路内局部路径优化操作o2，调整服务顺序，其中线路9的需求点100通过o2操作，推迟了服务顺序。

经过步骤4的局部路径优化，重新生成的路线方案，总距离、总时间与步骤3中插入新需求后的优化方案相比略微下降，总成本相比原方案有了6.5％的降幅。优化结果如下表6所示：

表6局部优化后路线

经本实施例验证，本发明提出的一种快递配送过程中处理新增取件需求的动态调度方法有如下优势：

能够根据一个工作日中各时段出现新增取件需求的数量、紧急程度以及调度间隔时间智能选择调度模式，确定调度时刻，提高了对动态需求的响应速度，通过批量处理新增取件需求的方式减少了快递公司上门取件的物流成本；

通过划定调度范围，避免了全局调度导致的路线大范围变动对物流配送活动的消极影响，极大减少了动态调度的计算时间，保证了生成的调度方案的可行性；

利用配送中的车辆完成新增取件需求，缩短了客户等待上门取件服务的时间，提高了客户满意度，同时降低了空载率，降低了物流成本；

将新增取件需求插入当前路线后，先后对调度范围内的路线进行路间局部路径优化和线路内局部路径优化，提高了生成的局部调度方案的优化性，降低了路线变动对未服务的需求的影响。

综上，本发明提出的一种快递配送过程中处理新增取件需求的动态调度方法能够智能选择调度模式，缩小调度范围，从而有效地将新增取件需求插入到正在配送车辆的路线中，并对插入新需求后的路径进行优化。优化结果表明，本发明可以在降低取送件成本的前提下，提高对新增取件需求的响应速度，从而提高客户满意度。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其做出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。