一种物流路径规划方法及智能商业运营系统与流程

本发明涉及物流管理，具体来说，涉及一种物流路径规划方法及智能商业运营系统。

背景技术：

1、随着互联网+的发展，互联网+经济也越来越受到重视，但无论哪种物流+互联网模式，智能、快速、便捷、高效、协同是发展的方向，当今主流电子商务颠覆了传统行业的销售，使用互联网极大方便了人们的购买行为，支付宝、信用评级、买卖担保等一系列服务让网购成为人们的习惯，可以说是一场商业行为的革命，在物流行业中，城配物流作为物流最后一公里，是直接关系到物流的效力成本。

2、例如专利号cn114003617a一种智能城配物流调度运营系统，采用调度界面增加有地图模块，有区域地图页面，区域内有货物时地图就会自动标显，通过智能计算技术实现鼠标移动圈画区域地图页面就能计算并显示出被圈内的货物数量及所需车辆数量，从而实现落货区域需配送货物与运力(物流车辆)需求的自动匹配和智能调度运营能力，以最大限度的减少手工录单操作及外界干预，实现系统的自动匹配，采取了全程的互联网智能运行模式。

3、该运营系统中通过系统的自动计算及调度设计功能，将解决现有城配系统与第三方干线落货调度时，依靠人工逐条订单录入的弊端，但是运营系统中运输只是系统的一个部分，针对商业物流规划系统也同样重要，商业物流的规划关系整个城市中商业运营的稳定，目前商业物流运营过程是跟随厂家、卖家、买家全国性的大流转，无法做到就近优化配置造成物流资源的极大浪费，这不符合资源节约型社会的要求。

4、另外，现有技术已经公开了利用粒子群优化算法进行路径规划的技术手段。粒子群优化算法(particle swarm optimization,pso)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。pso算法存在的问题：问题最主要的是它容易产生早熟收敛(尤其是在处理复杂的多峰搜索问题中)、局部寻优能力较差等。pso算法陷入局部最小，主要归咎于种群在搜索空间中多样性的丢失。粒子群优化算法包括：记忆项，表示粒子按上次的速度大小与方向移动的趋势；自身认知项，表示粒子根据自身经验移动；群体认知项，表示粒子根据全局中最好的经验进行移动。在解决实际问题时，pso算法存在对现实情况的模拟不足，无法实时调整计算步长等问题。

5、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于商业物流规划的智能商业运营系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

2、为此，本发明采用的具体技术方案如下：

3、一种物流路径规划方法，包括以下步骤：

4、s1、确定物流的出发地和目的地；

5、s2、构建运送路线的初始数学模型，确定约束条件，确定粒子群中每个粒子的初始位置、速度和适应度；更新各粒子的速度和位置，比较粒子群中各粒子的适应度，找出局部最优值的粒子位置和全局最优值的粒子位置；所述更新各粒子的速度和位置的计算公式如下：

6、公式1：

7、

8、公式2：

9、xi，j(t+1)＝xi，j(t)+vi，j(t+1)

10、式中，t表示迭代代数；

11、pi',j'(t)表示微粒i经过的历史最好位置；

12、pg(t)是当前粒子群搜索到的最好位置，也称为全局最好位置；

13、c1与c2为学习因子，通常在0～2间取值；

14、rand1()与rand2()是在[0,1]上的两个相互独立的随机数；

15、vi',j'(t)为粒子的初始速度；

16、vi',j'(t+1)为粒子最佳速度；

17、xi，j(t)为粒子的初始距离；

18、xi，j(t+1)为粒子的最佳距离；

19、d(vi',j'(t))为速度修正系数，表示当前粒子在各方向维度上的速度修正，所述速度修正向量为人工赋值或各粒子在每个维度上的速度平均值系数；

20、表示向量点乘；

21、s3、比较粒子群中各粒子的适应度，找出局部最优值的粒子位置和全局最优值的粒子位置；

22、s4、采用位势法计算初始方案每个空格的闭回路的检验数，确定最右路径；

23、s5、确定任一出发点至任一目的点，在最优路径下运输单位物品的运输成本；

24、s6、对于任一目的点，确定总成本最低的发货组合。

25、所述s1、确定物流的出发地和目的地，包括：

26、s11、收集城市商品入库的原始数据，确定入库商品来源，并将商品配送至附近的装配车间；

27、s12、确定供需对照表：

28、设某种要调运的对象有一组产地m个，一组销售地n个，确定每个供应点的供应量及每个需求点的销售量，即第i个产地有ai单位商品可以出发，第j个销售地需要收进bj单位商品；

29、s13、确定运输成本表：

30、确定把单位物资从第i个产地调运到第j个销售地的单位运价为cij。

31、所述步骤s3、比较粒子群中各粒子的适应度，找出局部最优值的粒子位置和全局最优值的粒子位置，包括：

32、s31、找出第i′个粒子迭代到第k代时，前k代中最大的适应度作为该粒子的局部最优值pbestk(i')；

33、s32、找出迭代到第k代时，所有粒子的局部最优值中最大值作为粒子群的全局最优值gbestk。

34、所述步骤s4、采用位势法计算初始方案每个空格的闭回路的检验数包括：检查检验数△xij，如△xij≥0，则证明该为最优调运方案；

35、若△xij<0，则选择负检验数中绝对值最大的闭回路进行调整，建立新的方案，直至获得最优方案。

36、所述步骤s5、确定任一出发点至任一目的点，在最优路径下运输单位物品的运输成本，包括：假设单位时间的运输成本相同，计算最优路径的距离，调用电子地图的实时交通数据，预估运输时间，确定在最优路径下运输单位物品的成本。

37、所述d(vi',j'(t))为速度修正系数，表示当前粒子在各方向维度上的速度修正，所述速度修正向量为人工赋值或各粒子在每个维度上的速度平均值系数；当采用人工赋值时，对于出现交通管制、事故、限行方向的速度修正量设置为零；采用速度平均值系数时，通过电子地图确定某一方向维度的实时速度与历史平均速度的比值作为速度平均值系数；通过向量点乘对粒子速度进行修正。

38、一种基于改进型粒子群优化算法的智能商业运营系统，包括：城配系统、商业物流规划系统、商家管理系统及用户系统；其特征在于，所述商业物流规划系统基于物流路径规划方法进行路径规划。

39、所述城配系统包括城市商品存储模块、城市商品编码模块及城市地图显示模块；

40、所述城市商品存储模块，用于录入城市中注册商家的商品，并将商品展示在商家的店铺；

41、城市商品编码模块，用于将录入的商品进行编码，并将编码信息传送至所述商业物流规划系统中；

42、所述城市显示模块，用于显示城市的货物点，当鼠标在城市模块中移动时，鼠标所在城市的地图区域将会设置成区域地图页面，并显示该范围内的货物数量及所需车辆数量，并将之进行车货匹配。

43、所述商家管理系统，用于实体商家销售或入库的操作，将商品数据、供应商数据同步上传到所述城配系统，让所述城配系统自动生成或更新平台内的商品信息、并供应商统筹或私有化报表的数据还包括以下步骤：

44、在所述商业物流规划系统中所有的商家对所供应商品信息集合在一起展现在供应商登录的主页中；

45、实时动态结算统计供应商在平台商家中指定时间段的销售数量库存统计信息，并进行针对性送货配货；

46、将具有同类商品销售的店家展示在页面中。

47、进一步的，所述商家管理系统，用于实体商家销售或入库的操作，将商品数据、供应商数据同步上传到所述城配系统，让所述城配系统自动生成或更新平台内的商品信息、并供应商统筹或私有化报表的数据还包括以下步骤：

48、在所述商业物流规划系统中所有的商家对所供应商品信息集合在一起展现在供应商登录的主页中；

49、实时动态结算统计供应商在平台商家中指定时间段的销售数量库存的统计信息，并进行针对性送货配货，也有将具有同类商品销售的店家展示在页面中，供应商可以对其报价让商家多一个选择等商业活动；

50、同样的思维，买家可以看到不仅可以从所购买商品卖家销售记录的历史看到其他的买家及其评论，而且可以相互根据权限进行圈子社交，找到购买同种商品或条形码相同或其他特征码相同为依据的买家交友或交流发起同好的交友，甚至发起联盟性的团购群来吸引商家打折销售，形成以买家为主线的虚拟社区。

51、本发明的有益效果为：本发明通过物流成本预测和计划，通过粒子群算法建立初始调运方案，为物流运输选择最佳优质的路线，成本预测是对成本指标、计划指标事先进行测算平衡，寻求降低物流成本的有关技术经济措施，以指导成本计划的制定，而物流成本计划是成本控制的主要依据，在计划开始执行后，对产生的生产耗费进行归纳，并根据智能商业运行系统，以适当方法进行计算，对日常的物流成本支出，采取各种方法进行严格的控制管理，是物流成本降到最低限度，以达到预期的物流成本目标，对计算结果进行分析，检查和考核成本计划的完成情况，找出影响成本升降的主客观因素，总结经验，发现问题，收集有关数据和资料并提供给决策部门，使其掌握情况，加强成本控制，保证规定目标的实现，根据信息反馈的结果，决定采取能以最少耗费获得最大效果的最优方案，以指导今后的工作，更好地进入物流成本管理的下一个循环过程，保证整个商业运营系统的稳定。

52、进一步的，本技术对传统粒子优化算法的自身认知项进行了修正，引入了d(vi',j'(t))作为速度修正系数，表示当前粒子在各方向维度上的速度修正，所述速度修正向量为人工赋值或各粒子在每个维度上的速度平均值系数；表示向量点乘；通过向量点乘的方式对粒子的运动进行了约束，具体来说，当某一方向维度上存在交通管制、交通事故、限行时，可以人为地将该方向在速度修正系数向量上，将该维度的修正值设置为零，通过向量点乘的方式将约束引入粒子的运动参数，或者，可以根据电子地图的通畅程度，加快或减小粒子的速度赋值；例如，则表示粒子在第二方向维度上禁止运行；可以意味着第二方向维度上运行通畅，实时速度约历史平均速度的1.2倍，可以加快该方向的运行。

53、进一步的，所述规划方法可以引入电子地图的实时速度图谱，基于各点的速度矢量与历史速度的比值，自动赋予速度修正系数向量，进而对粒子的轨迹进行实时引导，提高了对现实情况的仿真度。

54、通过这种改进型粒子优化算法，可以利用电子地图的实时速度信息对粒子运行进行加快、减慢、禁止的约束，提高了算法的时效性和拟真度。