一种基于物流调配算法的物流调配方法
专利汇可以提供一种基于物流调配算法的物流调配方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于物流调配 算法 的物流调配方法，包括以下步骤：采集数据、构建三维GIS物流信息宏观模型、绑定坐标数据集、设定中心资源分配点、模拟运输车辆、制定主要方案、备用路径方案和实际应用；本发明通过建立三维GIS物流信息宏观模型，在模型中模拟物流调配，里面的参数采用实际考察采集的参数，模拟出的方案更契合实际也更有效，且在既定区域中，设定可以增加货物量的中心资源分配点，确定各个资源分配点到各个区域配送中心的最 短路 径，然后通过每个资源分配点的派送货物的总耗费时间，调整各个资源分配点所分配的货物量，多次对比，选择最均衡的量，充分考虑了资源分配点的货物量以及最优路径，保证二者的平衡，物流效率更高。，下面是一种基于物流调配算法的物流调配方法专利的具体信息内容。
1.一种基于物流调配算法的物流调配方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：采集数据
利用北斗三号与GPS公用频点等手段获取卫星、航空技术所采集的城市的遥感影像全局时空数据，然后将摄像头，红外扫描感应器和激光雷达安装于多组无人机上，利用多组无人机在城市上空进行扫描，采集GIS数据，包括中转分拨站、区域配送中心及城市物流仓库，再在城市中投入多组安装有摄像头和激光扫描仪的无人驾驶车，利用无人驾驶车在城市道路行进来测量路径，拍摄路况，最后将所有数据详细汇总；
步骤二：构建三维GIS物流信息宏观模型
将步骤一中采集的数据输入至物联网云端，对数据进行分析、分类、去重并加密保存，还原立体图像并通过3Dmax软件将模型进行拉伸立体化，构建城市物流路径模型，再输出相应GIS空间模型，并通过ArcMAP软件对GIS空间模型的各参数信息进行矢量化，再将矢量化后的各个路径图层加载到城市物流路径模型中，将数据3D可视化，并通过符号化来增强显视效果，得到道路、中转分拨站、区域配送中心及城市物流仓库对应的坐标三维模型，最后对总体模型进行切割，从而对内部各要素实现单体化，构建完整的三维GIS物流信息宏观模型；
步骤三：绑定坐标数据集
在步骤二中的三维GIS物流信息宏观模型中，首先分析城市物流仓库到各个中转分拨站的路径数量，然后在分析各个中转分拨站到各个区域配送中心的路径数量，并在模型中，将相互连通的城市物流仓库和中转分拨站、中转分拨站和区域配送中心之间的坐标数据集相绑定；
步骤四：设定中心资源分配点
设中转分拨站为资源分配点，以既定区域为例，取得既定区域内作为可以提供资源的资源分配点，然后计算资源分配点的数量，以及在既定区域内到达各个区域配送中心的直线距离评估时间；对于所有资源分配点，按照可以到达各个区域配送中心直线距离评估时间的长短进行排序；从时间最少的点到时间多的点开始向上依次累加资源数，直至资源数的和达到所需要的资源数结束，并标记参与累加的资源分配点，得到在既定区域内，对多个区域配送中心辐射范围最广且用时最少的资源分配点，设定该资源分配点为物流量倾斜对象的中心资源分配点；
步骤五：模拟运输车辆
在三维GIS物流信息宏观模型中模拟运输车辆，并设定其运输速度，根据步骤三中所得，提取步骤四中该既定区域内各资源分配点到各个区域配送中心之间的路径数量，然后将运输车辆运用到路径中进行运货，得出模拟所用时间，将该时间与步骤四中的评估时间相印证，进一步确定中心资源分配点，并同时确定各个资源分配点到各个区域配送中心的最短路径；
步骤六：制定主要方案
设定既定区域需要物流的货物总量为N，设定给各个资源分配点分配的货物为N1、N2、N3.....,根据步骤四所得，对步骤四得出的中心资源分配点进行资源倾斜，该资源分配点得到的货物量增加为N+，设定运输车辆一次运输量为E，E为各个区域配送中心所需要的货物量，各个资源分配点到各个区域配送中心的运输所耗时长最短为T1、T2、T3.....，并同时记录各个资源分配点所辐射的各个区域配送中心的数量，那么各资源分配点将货物运输到辐射区域的多个区域配送中心的时间就为：N1/E×T1+N1/E×T2+N1/E×T3......、N2/E×T1+N2/E×T2+N2/E×T3......,以此类推，而中心资源分配点将货物运输到辐射区域的多个区域配送中心的时间就为N+/E×T1+N+/E×T2+N+/E×T3......，得出既定区域内每个资源分配点的派送货物的总耗费时间，然后调整各个资源分配点所分配的货物N1、N2、N3......的值，多次对比，选择货物总量N给各个资源分配点分配的货物N1、N2、N3....为最均衡的量，将路径选择和资源分配选择留作主要方案；
步骤七：备用路径方案
将步骤一中所采集的路径路况输入至三维GIS物流信息宏观模型中，分析各个资源分配点到各个区域配送中心的运输所耗时长最短路径的路况情况，并综合评估，增加路况堵塞时所耗时长范围，然后再次分析其他路径的路况情况，得出耗时最短路径堵塞时可替代的路径方案，将该方案留作备用；
步骤八：实际应用
按照步骤六中的主要方案实际应用，记录实际中资源分配情况及实际路径耗时情况，验证主要方案的实际可行性，并调整资源分配量及备用路径，得出最优方案，将既定区域的最优方案逐步扩大应用范围，以城市单位为目标试点进行实际应用。
2.根据权利要求1所述的一种基于物流调配算法的物流调配方法，其特征在于：所述步骤一中，所收集数据的格式、处理方式和表达形式各不相同，呈现多维、耦合和非线性等特性，数据汇总时，剔除其中的音频数据和时间属性。
3.根据权利要求1所述的一种基于物流调配算法的物流调配方法，其特征在于：所述步骤二中，采用ContextCapture对将步骤一中采集的GIS数据进行处理并基于影像自动化进行三维模型构建，辅以空间坐标参数信息，从而输出相应GIS空间模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于物流调配算法的物流调配方法，其特征在于：所述步骤五中，设定多个模拟运输车辆为相同类型，并设定其运输速度符合城市道路最高时速。
5.根据权利要求1所述的一种基于物流调配算法的物流调配方法，其特征在于：所述步骤六中，在记录各个资源分配点所辐射的各个区域配送中心的数量时，如果出现各个资源分配点所辐射区域配送中心重复的情况，那么取该区域配送中心所相距路径最短的资源分配点为主，将该区域配送中心算作且唯一算作其辐射数量。
6.根据权利要求1所述的一种基于物流调配算法的物流调配方法，其特征在于：所述步骤六中，如果中心资源分配点存在总耗费时间最长的情况，进行增加运输车辆的方案。
7.根据权利要求1所述的一种基于物流调配算法的物流调配方法，其特征在于：所述步骤八中，以城市单位为目标试点进行实际应用后，将三维GIS物流信息宏观模型输入到物联网服务器，以最优路径，资源分配点的坐标数据集为条件查询物流调配情况。
一种基于物流调配算法的物流调配方法
技术领域
背景技术
发明内容
利用北斗三号与GPS公用频点等手段获取卫星、航空技术所采集的城市的遥感影像全局时空数据，然后将摄像头，红外扫描感应器和激光雷达安装于多组无人机上，利用多组无人机在城市上空进行扫描，采集GIS数据，包括中转分拨站、区域配送中心及城市物流仓库，再在城市中投入多组安装有摄像头和激光扫描仪的无人驾驶车，利用无人驾驶车在城市道路行进来测量路径，拍摄路况，最后将所有数据详细汇总；
步骤二：构建三维GIS物流信息宏观模型
将步骤一中采集的数据输入至物联网云端，对数据进行分析、分类、去重并加密保存，还原立体图像并通过3Dmax软件将模型进行拉伸立体化，构建城市物流路径模型，再输出相应GIS空间模型，并通过ArcMAP软件对GIS空间模型的各参数信息进行矢量化，再将矢量化后的各个路径图层加载到城市物流路径模型中，将数据3D可视化，并通过符号化来增强显视效果，得到道路、中转分拨站、区域配送中心及城市物流仓库对应的坐标三维模型，最后对总体模型进行切割，从而对内部各要素实现单体化，构建完整的三维GIS物流信息宏观模型；
步骤三：绑定坐标数据集
在步骤二中的三维GIS物流信息宏观模型中，首先分析城市物流仓库到各个中转分拨站的路径数量，然后在分析各个中转分拨站到各个区域配送中心的路径数量，并在模型中，将相互连通的城市物流仓库和中转分拨站、中转分拨站和区域配送中心之间的坐标数据集相绑定；
步骤四：设定中心资源分配点
设中转分拨站为资源分配点，以既定区域为例，取得既定区域内作为可以提供资源的资源分配点，然后计算资源分配点的数量，以及在既定区域内到达各个区域配送中心的直线距离评估时间；对于所有资源分配点，按照可以到达各个区域配送中心直线距离评估时间的长短进行排序；从时间最少的点到时间多的点开始向上依次累加资源数，直至资源数的和达到所需要的资源数结束，并标记参与累加的资源分配点，得到在既定区域内，对多个区域配送中心辐射范围最广且用时最少的资源分配点，设定该资源分配点为物流量倾斜对象的中心资源分配点；
步骤五：模拟运输车辆
在三维GIS物流信息宏观模型中模拟运输车辆，并设定其运输速度，根据步骤三中所得，提取步骤四中该既定区域内各资源分配点到各个区域配送中心之间的路径数量，然后将运输车辆运用到路径中进行运货，得出模拟所用时间，将该时间与步骤四中的评估时间相印证，进一步确定中心资源分配点，并同时确定各个资源分配点到各个区域配送中心的最短路径；
步骤六：制定主要方案
设定既定区域需要物流的货物总量为N，设定给各个资源分配点分配的货物为N1、N2、N3.....,根据步骤四所得，对步骤四得出的中心资源分配点进行资源倾斜，该资源分配点得到的货物量增加为N+，设定运输车辆一次运输量为E，E为各个区域配送中心所需要的货物量，各个资源分配点到各个区域配送中心的运输所耗时长最短为T1、T2、T3.....，并同时记录各个资源分配点所辐射的各个区域配送中心的数量，那么各资源分配点将货物运输到辐射区域的多个区域配送中心的时间就为：N1/E×T1+N1/E×T2+N1/E×T3......、N2/E×T1+N2/E×T2+N2/E×T3......,以此类推，而中心资源分配点将货物运输到辐射区域的多个区域配送中心的时间就为N+/E×T1+N+/E×T2+N+/E×T3......，得出既定区域内每个资源分配点的派送货物的总耗费时间，然后调整各个资源分配点所分配的货物N1、N2、N3......的值，多次对比，选择货物总量N给各个资源分配点分配的货物N1、N2、N3....为最均衡的量，将路径选择和资源分配选择留作主要方案；
步骤七：备用路径方案
将步骤一中所采集的路径路况输入至三维GIS物流信息宏观模型中，分析各个资源分配点到各个区域配送中心的运输所耗时长最短路径的路况情况，并综合评估，增加路况堵塞时所耗时长范围，然后再次分析其他路径的路况情况，得出耗时最短路径堵塞时可替代的路径方案，将该方案留作备用；
步骤八：实际应用
按照步骤六中的主要方案实际应用，记录实际中资源分配情况及实际路径耗时情况，验证主要方案的实际可行性，并调整资源分配量及备用路径，得出最优方案，将既定区域的最优方案逐步扩大应用范围，以城市单位为目标试点进行实际应用。
具体实施方式
利用北斗三号与GPS公用频点等手段获取卫星、航空技术所采集的城市的遥感影像全局时空数据，然后将摄像头，红外扫描感应器和激光雷达安装于多组无人机上，利用多组无人机在城市上空进行扫描，采集GIS数据，包括中转分拨站、区域配送中心及城市物流仓库，再在城市中投入多组安装有摄像头和激光扫描仪的无人驾驶车，利用无人驾驶车在城市道路行进来测量路径，拍摄路况，最后将所有数据详细汇总，所收集数据的格式、处理方式和表达形式各不相同，呈现多维、耦合和非线性等特性，数据汇总时，剔除其中的音频数据和时间属性；
步骤二：构建三维GIS物流信息宏观模型
将步骤一中采集的数据输入至物联网云端，对数据进行分析、分类、去重并加密保存，还原立体图像并通过3Dmax软件将模型进行拉伸立体化，构建城市物流路径模型，再采用ContextCapture对将步骤一中采集的GIS数据进行处理并基于影像自动化进行三维模型构建，辅以空间坐标参数信息，从而输出相应GIS空间模型，并通过ArcMAP软件对GIS空间模型的各参数信息进行矢量化，再将矢量化后的各个路径图层加载到城市物流路径模型中，将数据3D可视化，并通过符号化来增强显视效果，得到道路、中转分拨站、区域配送中心及城市物流仓库对应的坐标三维模型，最后对总体模型进行切割，从而对内部各要素实现单体化，构建完整的三维GIS物流信息宏观模型；
步骤三：绑定坐标数据集
在步骤二中的三维GIS物流信息宏观模型中，首先分析城市物流仓库到各个中转分拨站的路径数量，然后在分析各个中转分拨站到各个区域配送中心的路径数量，并在模型中，将相互连通的城市物流仓库和中转分拨站、中转分拨站和区域配送中心之间的坐标数据集相绑定；
步骤四：设定中心资源分配点
设中转分拨站为资源分配点，以既定区域为例，取得既定区域内作为可以提供资源的资源分配点，然后计算资源分配点的数量，以及在既定区域内到达各个区域配送中心的直线距离评估时间；对于所有资源分配点，按照可以到达各个区域配送中心直线距离评估时间的长短进行排序；从时间最少的点到时间多的点开始向上依次累加资源数，直至资源数的和达到所需要的资源数结束，并标记参与累加的资源分配点，得到在既定区域内，对多个区域配送中心辐射范围最广且用时最少的资源分配点，设定该资源分配点为物流量倾斜对象的中心资源分配点；
步骤五：模拟运输车辆
在三维GIS物流信息宏观模型中模拟运输车辆，设定多个模拟运输车辆为相同类型，并设定其运输速度符合城市道路最高时速，根据步骤三中所得，提取步骤四中该既定区域内各资源分配点到各个区域配送中心之间的路径数量，然后将运输车辆运用到路径中进行运货，得出模拟所用时间，将该时间与步骤四中的评估时间相印证，进一步确定中心资源分配点，并同时确定各个资源分配点到各个区域配送中心的最短路径；
步骤六：制定主要方案
设定既定区域需要物流的货物总量为N，设定给各个资源分配点分配的货物为N1、N2、N3.....,根据步骤四所得，对步骤四得出的中心资源分配点进行资源倾斜，该资源分配点得到的货物量增加为N+，设定运输车辆一次运输量为E，E为各个区域配送中心所需要的货物量，各个资源分配点到各个区域配送中心的运输所耗时长最短为T1、T2、T3.....，并同时记录各个资源分配点所辐射的各个区域配送中心的数量，如果出现各个资源分配点所辐射区域配送中心重复的情况，那么取该区域配送中心所相距路径最短的资源分配点为主，将该区域配送中心算作且唯一算作其辐射数量，那么各资源分配点将货物运输到辐射区域的多个区域配送中心的时间就为：N1/E×T1+N1/E×T2+N1/E×T3......、N2/E×T1+N2/E×T2+N2/E×T3......,以此类推，而中心资源分配点将货物运输到辐射区域的多个区域配送中心的时间就为N+/E×T1+N+/E×T2+N+/E×T3......，得出既定区域内每个资源分配点的派送货物的总耗费时间，然后调整各个资源分配点所分配的货物N1、N2、N3......的值，多次对比，选择货物总量N给各个资源分配点分配的货物N1、N2、N3....为最均衡的量，将路径选择和资源分配选择留作主要方案，如果中心资源分配点存在总耗费时间最长的情况，进行增加运输车辆的方案；
步骤七：备用路径方案
将步骤一中所采集的路径路况输入至三维GIS物流信息宏观模型中，分析各个资源分配点到各个区域配送中心的运输所耗时长最短路径的路况情况，并综合评估，增加路况堵塞时所耗时长范围，然后再次分析其他路径的路况情况，得出耗时最短路径堵塞时可替代的路径方案，将该方案留作备用；
步骤八：实际应用
按照步骤六中的主要方案实际应用，记录实际中资源分配情况及实际路径耗时情况，验证主要方案的实际可行性，并调整资源分配量及备用路径，得出最优方案，将既定区域的最优方案逐步扩大应用范围，以城市单位为目标试点进行实际应用，同时将三维GIS物流信息宏观模型输入到物联网服务器，以最优路径，资源分配点的坐标数据集为条件查询物流调配情况。
| 标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
|---|---|---|
| 一种用于主机的kvm虚拟机网卡直通方法及其装置 | 2022-06-03 | 0 |
| 碳纳米管的制备方法，碳纳米管纤维 | 2022-08-18 | 0 |
| 横向相减差动共焦透镜中心厚度测量方法 | 2021-12-31 | 2 |
| 对位装置和测试设备 | 2023-01-05 | 2 |
| 安全建模方法、装置、电子设备及存储介质 | 2020-05-31 | 0 |
| 一种数据快速加载方法及系统 | 2020-06-05 | 1 |
| 光学天线、相控阵激光雷达及光学天线的二维扫描方法 | 2021-06-10 | 0 |
| 票据打印方法及其装置 | 2021-05-27 | 0 |
| 一种房间三维模型数据加载方法及相关装置 | 2020-12-13 | 2 |
| 一种充电器 | 2023-07-22 | 0 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，免费查、免费专利分析。
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析，涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度，系统通过AI智能系统对图表进行解读，只需1分钟，一键生成行业专利分析报告。
