本发明涉及智能物流技术领域，具体涉及一种智能物流配送方法。
背景技术：
现代贸易中，物流配送作为一个重要环节，占据着重要位置。一般情况下，在货物交易中，如果涉及货物运送，交易商均自行联系物流公司或车主解决货物配送问题，因局限于主观判断和单向选择，通常无法匹配到最佳路线和最佳承载量的车辆，从而导致需要支付昂贵的物流配送费。
技术实现要素：
为了解决现有技术中存在的难题，本发明的目的在于提供一种便捷有效的智能物流配送方法。
为实现上述目的，本发明采用如下方案。
一种智能物流配送方法，包括：
获取物流车辆信息，并实时更新；
获取货物配送需求信息，并实时更新；
匹配物流车辆信息与货物配送需求信息，生成货物配送订单；
完成配送，确认收货后，自动结算支付配送费用。
作为优选实施例，匹配物流车辆信息与货物配送订单，依据配送订单信息，匹配物流车辆，具体为：
依据配送订单信息，分析货物从当前所在地送达目的地的最佳路线；
计算在送货时间和送达时间的期间内，车速满足送货时间和送达时间的所有车辆的剩余车容；
对于车速满足时间、剩余车容大于待配送货物所需车容的车辆，依据所述最佳路线，匹配物流车辆。
进一步地，对于车速满足时间、剩余车容大于待配送货物所需车容的车辆，依据所述最佳路线，匹配物流车辆，具体为：对于在送货时间和送达时间的期间内已匹配其它配送订单的车辆，选择已匹配订单的路线与待配送货物的最佳路线相同、且时间与各配送货物的送货时间和送达时间匹配的车辆；
对于在送货时间和送达时间的期间内未匹配其它配送订单的车辆，选择车辆的当前定位位置信息与待配送货物的发货地最近的车辆。
作为优选实施例，时间与各配送货物的送货时间和送达时间匹配的车辆，具体为：
获取已匹配的其它配送订单的送货时间和送达时间，以及待配送货物的送货时间和送达时间；
计算当前车辆所有已匹配的配送订单的送货时间与待配送货物的送货时间中的时间间隔最大的时间差值x1；
获取所有已匹配订单的发货位置信息和待配送货物的发货位置信息；
计算所有已匹配订单的发货位置信息与待配送货物的发货位置信息中距离间隔最大的距离差值y1；
获取当前车辆在距离间隔最大的路线中的时速，并计算当前车辆行驶距离y1所需的时间是否超出时间x1，若超出，则不选择当前车辆，继续筛选下一辆车辆；若不超出，则，计算当前车辆所有已匹配的配送订单的送达时间与待配送货物的送达时间中时间间隔最大的时间差值x2；
获取所有已匹配订单的送达位置信息和待配送货物的送达位置信息；
计算当前车辆所有已匹配订单的送达位置信息与待配送货物的送达位置信息中距离间隔最大的距离差值y2；
获取当前车辆在距离间隔最大的路线中的时速，并计算当前车辆行驶距离y2所需的时间是否超出时间x2，若超出，则不选择当前车辆，若不超出，则选择当前车辆。
进一步地，若被选择的车辆多于一辆，则选择已匹配订单数量最少的车辆；若被选择的车辆仍多于一辆，则选择时间差值x1和x2之和最小的车辆；若被选择的车辆仍多于一辆，则选择车牌号为送达地本地车牌号的车辆；若被选择的车辆仍多于一辆，则选择车牌号最小的车辆。
优选地，计算在送货时间和送达时间的期间内，车速满足送货时间和送达时间的所有车辆的剩余车容，具体为：
依据车辆的可承载重量以及车辆车厢的长l1、宽m1，计算车辆每平方单位可承受的压力m；
依据车辆的车厢高度，获取可堆放货物的高度h1；
获取待配送货物的密度c，货物包装的长l2、宽m2、高h2；
依据车辆每平方单位可承受的压力，计算货物可堆放的数量n1，n1=向下取整(m/（（l2*m2*h2*c）/（l2*m2）））；
依据车辆的车厢高度，计算货物可堆放的数量n2，n2=向下取整（h1/h2）；
选择n1和n2中较小的数作为货物可向上堆放的数量x；
计算货物在车厢内横向摆放的最大数量a、纵向摆放的最大数量b，a=向下取整（l1/l2），b=向下取整（m1/m2）；
若车辆未匹配有订单，车辆对于待配送货物的剩余车容为x*a*b；
若车辆已匹配有订单，
车辆车厢的剩余长度l1’为l1与已装货物所占长度之差，车辆车厢的剩余宽度m1’为m1与已装货物所占宽度之差，则，
依据车辆每平方单位可承受的压力，计算货物可堆放的数量n1，n1=向下取整(m/（（l2*m2*h2*c）/（l2*m2）））；
依据车辆的车厢高度，计算货物可堆放的数量n2，n2=向下取整（h1/h2）；
选择n1和n2中较小的数作为货物可向上堆放的数量x’；
计算货物在车厢内横向摆放的最大数量a’、纵向摆放的最大数量b’，a’=向下取整（l1’/l2），b’=向下取整（m1’/m2）；则，车辆对于待配送货物的剩余车容为x’*a’*b’。
另外，确认收货后，自动结算支付配送费用，包括：
生成货物配送订单后，在交易方的可用资金中，预先冻结对应的物流配送费；
确认收货后，自动将预先冻结的物流配送费支付给物流配送方。
本发明的智能物流配送方法可采用计算机程序自动实现，因此本发明还提供了一种计算机可读存储设备，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现所述的智能物流配送方法。
同时，本发明还提供了相应的终端、系统来实现上述智能物流配送方法。
本发明的有益效果：本发明提供了一种智能物流配送方法，可以依据实际的货物配送需求和已有的物流车辆资源，进行自动化最佳匹配，由于物流车辆信息均为实时更新，因此提供的物流运输方式均有效快捷，可为物流需求方提供最佳的物流运输方式，且能有效降低运输成本；同时，也实现了物流资源的优化利用。
附图说明
图1为本发明实施例中智能物流配送方法的流程图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例及附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
本发明实施例提供了一种智能物流配送方法，如图1所示，方法包括以下步骤。
预先录入和/或实时更新物流公司及其配送车辆的相关信息；配送车辆信息包括但不限于：车牌号、车主信息、手机号、车辆型号等等；当配送需求出现时，则自动将配送需求与配送车辆进行匹配。
配送需求包括但不限于以下两种：
第一种配送需求：交易商预约货物入库；交易商在系统录入需入库的货物品种、数量、发货时间、入库时间，并选择系统平台的物流配送，相关信息则会自动同步到系统的物流数据库进行匹配；匹配成功并生成配送订单后，在交易商可用资金中冻结相应的物流配送费用额度；
第二种配送需求：货物交易，交易买卖双方成交，货物由卖方配送或买方自提，卖方或买方选择系统平台的物流配送，则，交易成交的相关配送信息也会自动同步到系统的物流数据库进行匹配；匹配成功并生成配送订单后，根据卖家配送或买家自提的配送方式，冻结卖家或买家的物流配送费用额度。
系统通过大数据采集及分析，获取需配送货物的相关信息：货物密度、包装规格、各种货物包装规格针对每种车型的可存放数量，等等信息。
系统将配送需求信息与车辆信息进行匹配，具体可如下。
s1：依据配送需求信息，分析当前货物从目前所在地送达目的地的最佳路线。
s2：获取当前货物配送需求的发货时间以及送达时间。
s3：计算在s2得出的期间内，车速满足发货时间和送达时间的所有车辆的剩余的车容信息(包括容积和重量)，具体算法如下。
p31：依据每种车型的可承载重量以及车箱的长l1、宽m1计算车辆每平方单位可承受的压力m；
p32：依据当前车型的车厢高度获得可堆放货物的高度h1；
p33：通过大数据采集及分析获得每种货物的密度c，每种包装的长l2、宽m2、高h2，则按车型每平方单位可承受的压力m计算货物可堆放的数量n1=向下取整(m/（（l2*m2*h2*c）/（l2*m2））），按车型的高度计算货物可堆放的数量n2=向下取整(h1/h2)，取n1和n2中较小的数作为货物可向上堆放的数量x；
p34：货物在车厢内横向摆放的最大数量a=向下取整(l1/l2)，纵向摆放的最大数量b=向下取整(m1/m2)，则当前车型能摆放当前货物的最大数量=x*a*b；
p35：为了最大化利用物流资源，提高配送效率和降低成本，车辆可同时装载多种货物；对于已接单的车厢剩余的库容计算，假设车厢已经装有第一种货物(包装长度为l11，宽度为m11，高度为h11)的数量为y11，则按p33算法得出的第一种货物的可向上堆放数量为x11，计算第一种货物占用车厢的长度为（向上取整（y11/（x11*向下取整（m1/m11））））*l11，剩余长度为l1-（向上取整（y11/（x11*向下取整（m1/m11））））*l11；根据剩余长度与车辆宽度和高度，采用p31~p34同样的方式来计算可装第二种货物的最大数量；
p36：通过如上一步计算每辆车在s2得出的时间内剩余的车容，能承载待配送货物的最大数量，如最大数量大于等于当前待配送货物数量，则车辆可纳入s4的计算匹配。
s4：针对经过s3筛选的车辆，再进一步做分析过滤。条件1)：对于在s2得出的时间期间没有接单的车辆，选择当前定位位置信息与货物发货地最近的车辆，如有距离相同的多辆车，选择车牌号最小的车辆；条件2)：对于在s2得出的时间期间有接单的车辆，依据物流订单规划路线，取此时间内的配送订单路线与当前待配送货物的当前优选路线相同的车辆，且时间最符合各配送货物发货时间和送达时间的车辆，确保所接配送货物都能按时送达。
对于上述条件1）、条件2），优先选择满足条件1）的车辆，对于已有接单的车辆，若车辆存在剩余车容亦允许继续承接订单，以充分利用物流车辆资源，提高利用率和配送效率。
其中，条件2）中的具体时间符合度的判断方法如下：
p41：获取车辆当前已接所有订单的发货时间(d11,d12…d1n)和送达时间(d21,d22…d2n)，当前待配送货物的发货时间d31和送达时间d32；在当前车辆已接所有订单的发货时间与待配送货物的发货时间中取出时间间隔最大的时间差值x1；
p42：获取当前车辆所有订单的发货地址位置信息(w11,w12…w1n)和待配送货物的发货位置信息w31，在所有订单的发货地址与待配送货物的发货地址中取出距离间隔最大的距离差值y1，获取当前车型当前最大距离差路线的时速，计算行驶距离y1所需时间是否超出时间x1，如超出，则此车辆不符合条件，如不超出，则进入下一步判断，在所有订单的送达时间与待配送货物的送达时间中取出时间间隔最大的时间差值x2，获取所有订单的送达地址位置信息(w21,w22…w2n)和待配送货物的送达位置信息w32，在当前车辆所有订单的送达地址与待配送货物的送达地址中取出距离间隔最大的距离差值y2，获取当前车型在当前最大距离差路线的时速，计算行驶距离y2所需时间是否超出时间x2，如超出，则此车辆不符合条件，如不超出，则当前车辆符合条件；
p43：在p42筛选的符合条件的车辆中再次过滤：第一层过滤：选择接单数量最少的车辆；第二层过滤：选择(x1+x2)值最小的车辆；第三层过滤：优先找出车牌号为送达地本地车牌号的车辆，如果仍然存在多辆车，则选择车牌号最小的车辆。从而，确保最终能选定符合条件的车辆。
s5：如果s1步骤所分析得出的路线，匹配不到合适的车辆，则规划次优路线作为s1步骤的规划路线，循环分析s1~s4，直至匹配到车辆。
经过以上分析匹配后，筛选出最符合待配送货物需求的车辆，系统自动计算相应的物流配送费，如交易商在系统中的可用资金大于等于当前物流配送费，系统自动冻结交易商可用资金中配送费额度，物流配送申请成功；如交易商可用资金小于当前物流配送费，系统提示交易商入金，如交易商未入金，则物流配送申请失败，如交易商入金，则冻结交易商可用资金中配送费额度，物流配送申请成功；对于成功申请的物流配送数据，系统自动生成物流配送订单，进入配送订单库，且发送订单信息给交易商和运送车辆的车主，以便交易商及时了解货物物流配送进度，亦提醒车辆车主按时安排配送。
货物送达后，交易商确认收货，如当前货物为现货交易订单货物，则确认收货的信息同步到系统，系统将订单更新为现货交易订单已成交状态。交易商确认收货后，系统自动结算物流配送费用，将预先冻结的物流配送费从交易商可用资金扣除，并支付给物流配送方；实现物流配送费用自动结算支付，交易商无需自行结算，节省人力物力，高效便捷。
本实施例提供的智能物流配送方法，可以依据实际的货物配送需求和已有的物流车辆资源，进行自动化最佳匹配，由于物流车辆信息均为实时更新，因此提供的物流运输方式均高效快捷，可为物流需求方提供最佳的物流运输方式，且能有效降低运输成本；同时，也实现了物流资源的优化利用。
另外需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述程序指令可以存储于一计算机可读取存储介质或存储设备中，该程序指令在执行时，执行上述议价管理方法的步骤；而前述存储介质或存储设备包括但不限于：rom、ram、磁盘或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
因此相应地，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储设备，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现上述智能物流配送方法。
进一步地，本发明还配套提供了一种相应的移动终端、系统来实现上述智能物流配送方法，具体为：
一种移动终端，包括：
处理器，适于执行程序指令；
存储设备，适于存储程序指令，所述程序指令适于由处理器加载并执行以实现上述智能物流配送方法。
一种智能物流配送系统，包括服务器；服务器包括处理器和存储设备；
处理器，适于执行程序指令；
存储设备，适于存储程序指令，所述程序指令适于由处理器加载并执行以实现上述智能物流配送方法。
以上内容仅为本发明的较佳实施例，对于本领域的普通技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。