本發明涉及物流與運輸調度領域，尤其涉及到一種基于大數據驅動的智能裝載調度方法。

背景技術：

1、隨著現代物流行業的發展，運輸調度面臨越來越復雜的挑戰。傳統的運輸調度方法大多依賴人工經驗和固定的規則，缺乏靈活性和智能化，難以有效應對實時變化的運輸環境。具體來說，現有的運輸調度系統主要存在以下幾方面問題：

2、人工調度效率低：傳統的運輸調度通常依賴調度員根據經驗和預先設定的規則進行任務分配，缺乏實時數據支持。這種方式不僅效率低，而且容易受到人為因素的影響，導致運輸資源的浪費和任務延誤。

3、調度決策缺乏實時性：許多現有的調度系統無法實時獲取外部環境信息（如交通流量、天氣變化等），因此不能及時調整運輸路線和任務分配。這使得運輸過程容易受到突發事件或環境變化的影響，導致運輸效率下降。

4、資源優化不足：傳統調度系統通常只關注單一目標（如時間或成本），而忽視了多目標之間的平衡，如運輸成本、資源消耗、運輸時間、裝載狀態等多種因素的綜合優化。這種單一目標優化方式無法滿足現代運輸業務中對效率、成本和資源利用率的綜合要求。

5、路徑規劃缺乏智能化：現有的路徑規劃算法通常基于固定的路網模型或簡單的交通預測，無法實時應對復雜的交通流量、天氣變化、突發事件等因素的影響。因此，運輸路徑容易選擇不合理，導致運輸時間延長、車輛資源浪費。

6、大數據利用不足：隨著傳感器、物聯網技術和智能設備的普及，現代運輸系統已經積累了大量的實時數據。然而，傳統的調度系統缺乏有效的大數據處理和分析能力，不能充分利用這些數據來實現更智能的決策和調度。

7、因此，如何充分利用大數據技術，通過實時監控和智能算法優化運輸調度，提升運輸效率和資源利用率，成為現代物流領域亟待解決的關鍵問題。本發明正是為了解決上述問題，提出了一種基于大數據驅動的智能裝載調度方法，通過實時數據收集、動態分析與優化調度，提高運輸效率，降低運輸成本，并提升整個運輸過程的智能化水平。

技術實現思路

1、為解決現有技術存在的問題，本發明提供了一種基于大數據驅動的智能裝載調度方法，包括以下步驟：

2、步驟s1：采集運輸車輛的歷史運輸任務數據并進行預處理，運輸任務數據包括作為靜態數據的訂單數據、車輛數據和路徑數據以及作為動態數據的天氣數據和交通流量數據；

3、步驟s2：對靜態數據和動態數據分別進行獲取特征提取，獲取靜態特征和動態特征，對二者進行特征降維；將降維后的天氣數據或交通流量數據作為標簽對靜態數據進行標注；

4、步驟s3：通過時序模型對降維后的靜態特征和動態特征進行進一步的特征提取，獲取在特定時間段內的天氣變化特征和交通流量變化特征，基于步驟s2中的標注數據對時序模型進行優化，獲取最優的時序模型；

5、步驟s4：基于運輸車輛的歷史運輸任務的運輸成本、運輸時間、裝載率和風險系統構建多目標優化函數，通過帕累托前沿獲取多目標優化函數的一組初始解；

6、步驟s5：基于初始解，通過q-learning對多目標優化函數進行再次優化，獲取最優解，進而獲取最優解下的車輛的裝載調度方案；

7、步驟s6：將最優解下的車輛的裝載調度方案加載至實時運輸車輛，裝載調度方案包括裝載方案、路徑規劃和任務調度；

8、步驟s7：實時獲取步驟s6中車輛的動態數據，再次執行步驟s2~步驟s5，獲取更新后的最優解下的車輛的裝載調度方案。

9、進一步的，步驟s1中的運輸任務數據具體為運輸時間內的：

10、訂單數據，包括類型、金額、訂單優先級、交貨期、客戶類型和運輸成本；

11、車輛數據，包括車輛當前位置、實時速度和車輛裝載狀態；

12、路徑數據，包括運輸路徑上的節點信息；

13、交通數據，包括路徑的交通擁堵信息；

14、環境數據，包括天氣數據和溫度數據。

15、進一步的，步驟s4中的多目標優化函數具體為：

16、構建多目標優化函數，表示為：

17、；

18、；

19、；

20、；

21、；

22、其中：表示最小化函數，表示時間段內車輛執行歷史裝載任務的決策變量；表示時間段內車輛執行歷史裝載任務的運行成本；表示時間段內車輛執行歷史裝載任務的路徑距離；、、、表示各目標函數的權重；表示總運輸時間；表示車輛的總運輸時間；表示總運輸成本；表示車輛的裝載率，用于進一步表示承載重量表示或用可容納體積；表示風險系數；表示車輛執行歷史裝載任務的風險系數；n表示車輛的總數；m表示裝載任務的總數；

23、對多目標優化函數進行約束條件，約束條件表示為：

24、每輛車不能同時執行多個任務：

25、；

26、每個任務只能被分配一次：

27、；

28、車輛時間限制：

29、；

30、裝載限制：

31、；

32、通過帕累托前沿獲取多目標優化函數f的一組初始解。

33、進一步的，步驟s5中的基于初始解，通過q-learning對多目標優化函數進行再次優化的過程具體為：

34、步驟s51：定義狀態空間；

35、狀態空間表示環境的當前情況，包括靜態特征和動態特征；

36、步驟s52：定義動作空間；

37、動作空間表示系統可以采取的不同權重組合，使得每個目標函數的權重和為1；表示為：

38、；

39、步驟s53：設置獎勵函數，表示為：

40、；

41、；

42、；

43、；

44、

45、其中，表示實際完成任務的時間，表示任務的時間限制，表示時間獎勵參數；表示實際運行成本；表示可接受的最大成本；表示成本獎勵參數；表示實際裝載率；表示理論上的最大裝載率；表示裝載率獎勵參數；表示風險獎勵參數；表示實際風險值；表示最大可能風險值；表示違反約束的懲罰值；

46、步驟s54：策略更新；

47、不斷優化各目標函數的權重分配，使得最終的獎勵最大化。

48、本發明的技術方案能夠有效提升運輸過程中的自動化、智能化水平，減少人為干預，降低運輸成本，提高資源利用率，同時確保運輸任務能夠在動態和不確定的環境中高效執行。

49、本發明的有益效果在于：與現有技術相比，本發明通過實時收集和分析運輸任務相關的大數據，利用多目標優化和強化學習，構建智能裝載調度模型，動態優化裝載方案、路徑規劃和任務分配。系統在執行過程中通過實時反饋機制，結合動態調整策略，能夠高效應對交通擁堵、天氣變化及突發事件，保障運輸任務在復雜環境中的高效完成。同時，通過提升裝載效率、優化資源配置和降低運輸成本，實現了運輸效率最大化、資源利用率最優化及服務質量提升。

技術特征：

1.一種基于大數據驅動的智能裝載調度方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據驅動的智能裝載調度方法，其特征在于，步驟s1中的運輸任務數據具體為運輸時間內的：

3.根據權利要求2所述的一種基于大數據驅動的智能裝載調度方法，其特征在于，步驟s4中的多目標優化函數具體為：

4.根據權利要求3所述的一種基于大數據驅動的智能裝載調度方法，其特征在于，步驟s5中的基于初始解，通過q-learning對多目標優化函數進行再次優化的過程具體為：

技術總結
本發明公開了一種基于大數據驅動的智能裝載調度方法，通過對運輸任務相關的數據收集和處理，建立了更高效的智能裝載調度系統，能夠實時響應運輸任務中的各種動態變化，優化資源配置，降低運輸成本，并提高運輸效率與服務質量。通過多目標優化與智能調度算法的結合，本發明確保在不同環境下高效、精準地完成運輸任務，具有廣泛的應用前景和良好的市場價值。

技術研發人員：徐翔斌,王祉豪
受保護的技術使用者：華東交通大學
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24