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专利号: 201710673692X
申请人: 西南交通大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.基于大数据分析技术的物流配送路径动态规划方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、利用大数据分析环境因素对车辆行驶速度的影响关系,并综合统计分析路段交通事件因素对该路段行驶车辆造成的时间延迟,建立多因素条件下的行车时间模型;所述环境因素包括降雨量和雾的能见度,所述交通事件因素包括交通事故和交通管制;

S2、利用图与网络的理论建立城市配送路网模型;

S3、综合多因素条件下的行车时间模型、城市配送路网模型、配送起始点和配送终点信息、当前时刻环境因素信息和交通事件因素信息,采用A*搜索算法动态规划最优配送路径;

所述步骤S1具体包括以下分步骤:

S11、对降雨量和车速折减系数进行关系拟合,计算雨天的车辆行驶速度折减系数α;

S12、对雾的能见度和车速折减系数进行关系拟合,计算雾天的车辆行驶速度折减系数β;

S13、对雨天和雾天的车辆行驶速度折减系数α和β进行变量组合,计算综合折减系数r;

S14、计算特定路段交通管制车辆延迟时间T1;

S15、计算特定路段交通事故车辆延迟时间T2;

S16、基于综合折减系数、交通管制车辆延迟时间以及交通事故车辆延迟时间,建立多因素条件下的行车时间模型;

所述步骤S11具体包括以下分步骤:

S111、采用浮动车或线圈装置对特定路段的车速进行采集;

S112、判断所述特定路段是否下雨,若是进入步骤S113,否则进入步骤S115;

S113、设置气象自动检测站对所述特定路段的降雨量数据进行采集;

S114、根据特定路段的车速及降雨量数据,采用公式(1)计算得到该路段雨天的车辆行驶速度折减系数α,进入步骤S12;

式中ai,bi为常数,通过代入特定路段在不同时段的车速及降雨量数据计算得到,i=1,

2,3,x为特定路段的降雨量,F(x)为关于x的函数;早晚高峰时段为7:00~10:00以及17:00~21:00,夜间时段为23:00~次日7:00,其他时段为10:00~17:00以及21:00~23:00;

S115、设定雨天的车辆行驶速度折减系数α=0,进入步骤S12;

所述步骤S16具体为:

多因素条件下路段(i,j)的行车时间模型Tij建立如下:式中Sij为路段节点i与j的之间的道路距离,vij为路段节点i与j的之间的车辆正常通行速度,r为综合折减系数,T1为该路段交通管制车辆延迟时间,T2为该路段交通事故车辆延迟时间,P1,P2为表示事件是否发生的变量,若事件发生取值为1,否则取值为0;

所述步骤S3具体包括以下分步骤:

S31、综合多因素条件下的行车时间模型以及城市配送路网模型,建立基于车辆行驶时间的邻接矩阵表;

S32、获取配送起始点和配送终点信息,在基于车辆行驶时间的邻接矩阵表中采用A*搜索算法搜索出最优路径作为初始配送路线;所述A*搜索算法的估价值T估为:式中v0为车辆在特定路段上正常行驶的平均速度,D为两个路段节点之间的欧氏距离;

D=R×arccosC×π×1000/180                 (7)式中R为地球半径;

C=sinLat(i)×sinLat(i)+cosLat(i)×cosLat(j)×cos[Lon(i)-Lon(j)]     (8)式中i,j表示特定路段的两个节点,Lat(·)表示纬度值,Lon(·)表示经度值;

S33、车辆行驶特定时间间隔T后,获取当前车辆行驶位置信息;

S34、判断当前车辆位置是否为配送终点,若是则配送完成,否则进入步骤S35;

S35、结合当前时刻环境因素信息和交通事件因素信息,以当前车辆位置作为配送起始点,配送终点不变,重新规划新的配送路线并动态更新,返回步骤S33。

2.根据权利要求1所述的物流配送路径动态规划方法,其特征在于,所述步骤S12具体包括以下分步骤:S121、采用浮动车或线圈装置对特定路段的车速进行采集;

S122、判断所述特定路段是否有雾,若是进入步骤S123,否则进入步骤S125;

S123、对所述特定路段离散化的雾的能见度所导致车速折减比例的研究结果或实验结果进行搜集整理;

S124、根据特定路段的车速及雾的能见度所导致车速折减比例,采用公式(2)计算得到该路段雾天的车辆行驶速度折减系数β,进入步骤S13;

β=a4+b4F4(s)                           (2)式中a4,b4为常数,通过代入特定路段在不同时段的车速及雾的能见度所导致车速折减比例计算得到,s为特定路段的能见度距离,F(s)为关于s的函数;

S125、设定雾天的车辆行驶速度折减系数β=0,进入步骤S13。

3.根据权利要求1所述的物流配送路径动态规划方法,其特征在于,所述步骤S13中计算综合折减系数r的公式为:式中x为特定路段的降雨量,s为特定路段的能见度距离。

4.根据权利要求1所述的物流配送路径动态规划方法,其特征在于,所述步骤S14具体为:实时监测特定路段的交通事件信息,若发生交通管制,则设定该路段交通管制车辆延迟时间T1=+∞,否则设定该路段交通管制车辆延迟时间T1=0。

5.根据权利要求1所述的物流配送路径动态规划方法,其特征在于,所述步骤S15具体包括以下分步骤:S151、实时监测特定路段的交通事件信息,判断是否发生交通事故,若是则进入步骤S152,否则进入步骤S156;

S152、确定交通事故的表现形式,所述表现形式包括抛锚、翻车、火烧、追尾和碰撞;

S153、确定每种表现形式的交通事故所造成的平均延迟时间;

S154、确定该路段的总车道数以及交通事故发生时可通行车道数;

S155、对每种表现形式的交通事故所造成的平均延迟时间进行系数修正,并采用公式(4)计算该路段交通事故车辆延迟时间T2,进入步骤S16;

式中A1为抛锚事故的修正延迟时间,A1=t1×φ,t1为统计得到的抛锚事故平均延迟时间;A2为翻车事故的修正延迟时间,A2=t2×φ,t2为统计得到的翻车事故平均延迟时间;A3为火烧事故的修正延迟时间,A3=t3×φ,t3为统计得到的火烧事故平均延迟时间;A4为追尾事故的修正延迟时间,A4=t4×φ,t4为统计得到的追尾事故平均延迟时间;A5为碰撞事故的修正延迟时间,A5=t5×φ,t5为统计得到的碰撞事故平均延迟时间;φ为修正系数,n0为该路段交通事故发生时可通行车道数,n为该路段总车道数;c1~c5均为0-1变量;

S156、设定该路段交通事故车辆延迟时间T2=0,进入步骤S16。