(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211226220.7 (22)申请日 2022.10.09 (71)申请人 圆通速递有限公司 地址 201705 上海市青浦区华 新镇华徐公 路3029弄18号 (72)发明人 相峰　孙知信　张海霞　黄剑华　 王琰　赵怡若　孙哲　赵学健　 (74)专利代理 机构 上海专利商标事务所有限公 司 31100 专利代理师 施浩 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) G06N 3/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于时效性的集装箱多式联运调度方 法和系统 (57)摘要 本发明公开了基于时效性的集装箱多式联 运调度方法和系统， 通过对鲸鱼算法的优化， 兼 顾调度时效性和调度成本， 提升调度效率。 其技 术方案为： 起始点和目标点坐标通过改进的避免 局部最优的鲸鱼算法生成全局最优路径， 以此作 为集装箱多式联运调度方案， 以增加多样性提高 寻优能力。 引入最优鲸鱼位置更新参数以扩大局 部寻优范围， 对调节阈值参数根据鲸鱼适应度情 况分类调节衰减度， 还增加鲸鱼位置选择策略代 替随机选择， 选择适应度高的鲸鱼更新种群。 本 发明中建立自适应的多式联运调度模 型， 模型考 虑时效性和成本两方面， 确定目标函数首先要确 定两种模型的权重。 本发明还优 先考虑客户特殊 需求， 如果客户无特殊需求则建立一种经验切换 模式， 根据历史运输货物经验， 对时效性模型和 成本模型设置权重， 使用时可根据具体要求， 以 确定目标函数。 权利要求书3页 说明书15页 附图3页 CN 115526405 A 2022.12.27 CN 115526405 A 1.一种基于时效性的集装箱多式联运调度方法， 其特 征在于， 方法包括： 步骤一： 根据货物特征分类定义类型， 设置不同类型货物的滞留成本、 延迟成本； 定义 不同运输方式， 设置对应运输班 次、 转运成本； 根据城市所拥有的运输方式和道路数据， 建 立各运输方式下 的运输网络网， 根据各节点间的联通信息将各个城市进行连结， 形成多式 联运网络； 根据时间需求范围内的天气因素进行事前预估， 根据天气因素对运输方式的影 响， 对该时间需求范围内无法进行的运输方式进行筛 选， 以此更新所建立的多式联运网络； 步骤二： 建立自适应的多式联运调度模型， 其中确定自适应的货物准时性目标函数首 先要确定时效性模型和成本模型这两种模型的权 重； 步骤三： 根据起始点和目标点坐标， 通过改进的避免局部最优的鲸鱼算法生成全局最 优路径， 以所生成的全局 最优路径作为货物的多式联运调度方案， 其中在改进的鲸鱼算法 中引入最优鲸鱼位置更新参数以扩大局部寻优范围， 同时对调节阈值参数根据鲸鱼适应度 情况分类调节衰减度， 还增加鲸鱼判断算子以选择适应度高的鲸鱼更新种群， 然后使用改 进的鲸鱼算法对步骤二所建立的自适应的多式联运调度模型进行求 解。 2.根据权利要求1所述的基于时效性的集装箱多式联运调度方法， 其特征在于， 步骤一 中的根据时间需求范围内的天气因素进行事前 预估的处 理进一步包括： 设置节点 ij之间在汽车运输方式下的决策变量： 设置节点 ij之间在铁路运输方式下的决策变量： 设置节点 ij之间在航空运输方式下的决策变量； 设置节点 ij之间在水路运输方式下的决策变量： 极端天气自然灾害情况 下， 设置节点 ij之间在各运输方式下的决策变量： 3.根据权利要求1所述的基于时效性的集装箱多式联运调度方法， 其特征在于， 在步骤 二中， 在确定权重时优先考虑客户特殊需求， 如果客户无特殊需求， 则建立经验切换模式， 即根据历史运输货物经验 对时效性模型和成本模型设置 权重。 4.根据权利要求1所述的基于时效性的集装箱多式联运调度方法， 其特征在于， 步骤二 进一步包括： 在对时效性模型和成本模型设置权重的处理中， 使用时根据具体要求确定 自 适应的货物准时性 目标函数， 时效性模型考虑货物滞 留等待和货物延误， 成本模型考虑运 输成本、 转 运成本和外 部成本。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115526405 A 25.根据权利要求1所述的基于时效性的集装箱多式联运调度方法， 其特征在于， 步骤三 中的改进的鲸鱼算法的处 理步骤包括： (1)算法参数初始化， 将目标函数的自变量作为鲸鱼个体的位置信息X， 在解空间内， 对 种群位置随机初始化， 同时初始化参数， 包括种群数目N、 对数螺旋形状常数b、 随机数l、 迭 代次数t、 最大迭代次数Tmax； (2)计算种群的适应度， 记为g(t)， 找到并记录种群中的最优个 体位置 (3)进入迭代阶段， 对当前种群适应度进行排序， 将排序后的种群划分n群， 每组中抽取 一位成员， 计算其位置。 计算平均适应度g(t)a， 比较鲸鱼个体适应度和平均适应度的差异， 选择不同的收敛因子函数， 若t＜Tmax， 更新平均值a、 随机变化的系统向量A、 系统向量C、 [ ‑ 1,1]中的随机数l、 0 到1之间的随机数p； (4)根据迭代次数， 计算最优鲸鱼位置更新参数α， 当p＜0.5时， 若A＜1， 则重新确定鲸 鱼位置； 若A≥1， 则在当前群 体范围内确定鲸鱼个 体位置Xr， 同时更新当前鲸鱼位置； (5)当p≥0.5时， 重新确定鲸鱼个 体位置； (6)记录此时最佳鲸鱼个体的位置 及其适应度， 如果t＞Tmax， 则转入步骤(7)； 否 则， t＝t+1， 重复步骤(3)至步骤(6)， 直到条件 满足为止； (7)输出最优个 体位置 及其适应度。 6.一种基于时效性的集装箱多式联运调度系统， 其特 征在于， 系统包括： 多式联运网络建立模块， 配置为： 根据货物特征分类定义类型， 设置不同类型货物的滞 留成本、 延迟成本； 定义不同运输方式， 设置对应运输班次、 转运成本； 根据城市所拥有的运 输方式和道路数据， 建立各运输方式下 的运输网络网， 根据各节点间的联通信息将各个城 市进行连结， 形成多式联运网络； 根据时间需求范围内的天气因素进 行事前预估， 根据天气 因素对运输方式的影响， 对该时间需求范围内无法进行 的运输方式进行筛选， 以此更新所 建立的多式联运网络； 多式联运调度模型建立模块， 配置为建立自适应的多式联运调度模型， 其中确定自适 应的货物准时性目标函数 首先要确定时效性模型和成本模型这两种模型的权 重； 多式联运网络调度模型求解模块， 配置为根据起始点和目标点坐标， 通过改进的避免 局部最优的鲸鱼算法生 成全局最优路径， 以所生成的全局最优路径作为货物的多式联运调 度方案， 其中在改进的鲸鱼算法中引入最优鲸鱼位置更新参数以扩大局部寻优范围， 同时 对调节阈值参数根据鲸鱼适应度情况分类调节衰减度， 还增加鲸鱼判断算子以选择适应度 高的鲸鱼更新种群， 然后使用改进的鲸鱼算法对步骤二所建立的自适应的多式联运调 度模 型进行求 解。 7.根据权利要求6所述的基于时效性的集装箱多式联运调度系统， 其特征在于， 多式联 运网络建立模块中的根据时间需求范围内的天气因素进行事前 预估的处 理进一步包括： 设置节点 ij之间在汽车运输方式下的决策变量： 设置节点 ij之间在铁路运输方式下的决策变量：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115526405 A 3