基于集中式决策的物流公司选择的方法及系统与流程

1.本发明涉及物流运输技术领域，特别涉及基于集中式决策的物流 公司选择的方法及系统。


背景技术：

2.在每一个产业链的节点上都拥有无数的中小微企业，各行业中的 中小企业可以便捷高效进行生产资源共享及生产能力重组。这一特点 直接造就了国内明显的产业集聚效应，尤其是在面临严峻的市场竞 争、剧烈的市场需求波动时，集中化资源集群凸显规模优势，通过联 盟中心的集中决策、动态调配、统一协调，帮助中小企业应对复杂多 变的市场需求，提高上下游的交易效率。在实际应用过程中，集中式 决策的平台能够为上述产业连中的供应方与需求方提供集中决策的 保证，平台的运行需要靠产生决策的本身形成的利益来维持运行，其 中对于物流公司即承运商的决策选择能够提升平台运行的利益，现有 技术中并没有相关技术对物流公司进行选择来提升平台利益的技术 方案。


技术实现要素：

3.为解决上述现有技术中所存在的如何对承运商进行选择，来提升 平台利益等问题，本发明提供一种基于集中式决策的物流公司选择的 方法及系统，能够选择运输方案中最优承运商，提升平台利益。
4.为实现上述技术目的，本发明提供了基于集中式决策的物流公司 选择的方法，包括：
5.获取第一运输数据及时间数据，基于时间数据对第一运输数据进 行时间约束，得到第二运输数据，其中所述时间数据包括发货时间， 需求端最晚收货时间及供应端最早发货时间；
6.对第二运输数据进行收益及运输成本计算，基于计算结果选择最 优承运商。
7.可选的，输数据的过程包括：
8.获取若干个承运商数据及供需端数据，对供需端数据及若干个承 运商数据进行价格约束及供需量约束，得到第一运输数据，
9.其中，承运商数据包括单位运输价格矩阵，所述供需端数据包括： 平台价格、运量、运价、需求量、供应量、需求端最高可接受价格、 供应端最低可接受价格。
10.可选的，对供需端数据及若干个承运商数据进行价格约束的过程 包括：
11.通过价格约束条件对对供需端数据及若干个承运商数据进行约 束；其中所述价格约束条件包括：所述平台价格总量与需求量常数倍 乘积的差值与需求端最高可接受价格总量相等，其中所述常数倍为数 量折减系数；所述需求端最高可接受价格的最小值小于所述平台价格 总量与需求量之差；所述平台价格的最小值小于等于需求端最高可接 受价格；所述运输成本为最小化运输成本，其中运输成本为单位运输 矩阵价格与运量的乘积。
12.可选的，对供需端数据及若干个承运商数据进行供需量约束的过 程包括：
13.通过供需量约束条件对供需端数据及若干个承运商数据进行供 需量约束；其中供需量约束条件包括：所述运量的总量小于等于供应 量；所述运量的总量与需求量相等。
14.可选的，所述对第一运输数据进行时间约束的过程包括：
15.通过时间约束条件对第一运输数据进行时间约束；其中所述时间 约束条件包括：需求端最晚收货时间大于等于发货时间与消耗时间之 和的最大值；供应端最早发货时间小于等于发货时间与消耗时间之和 的最小值；所述消耗时间为承运商在物流过程中消耗的时间，所述消 耗时间为常数。
16.可选的，对第二运输数据进行收益及运输成本计算的过程包括：
17.通过收益目标函数对第二运输数据进行收益计算，
18.其中收益目标函数包括：计算平台价格总量与需求量总量的常数 倍之差，将差值计算结果与供应端最低可接受价格之差与需求量乘积 作为收益计算结果；
19.通过成本目标函数对第二运输数据进行运输成本计算，
20.其中成本目标函数包括：将不同承运商的单位运输价格矩阵与运 量乘积的常数倍数值分别作为运输成本计算结果；
21.将所述收益计算结果与运输成本计算结果差值的最大值对应的 承运商作为最优承运商。
22.为实现上述技术目的，本发明还提供了基于集中式决策的物流公 司选择的系统，包括：获取模块，处理模块，选择模块；
23.获取模块用于获取第一运输数据及时间数据，
24.处理模型基于时间数据对第一运输数据进行时间约束，得到第二 运输数据，其中所述时间数据包括发货时间，需求端最晚收货时间及 供应端最早发货时间；
25.选择模块用于对第二运输数据进行收益及运输成本计算，基于计 算结果选择最优承运商。
26.可选的，获取模块包括初始数据获取模块、时间数据获取模块及 约束模块；
27.所述初始数据获取模块用于获取若干个承运商数据及供需端数 据，其中承运商数据包括单位运输价格矩阵，所述供需端数据包括： 平台价格、运量、运价、需求量、供应量、需求端最高可接受价格、 供应端最低可接受价格；
28.所述约束模块用于对供需端数据及若干个承运商数据进行价格 约束及供需量约束，得到第一运输数据；
29.所述时间数据获取模块用于获取时间数据，其中所述时间数据包 括发货时间，需求端最晚收货时间及供应端最早发货时间。
30.可选的，处理模块包括时间约束模块；
31.所述时间约束模块用于通过时间约束条件对第一运输数据进行 时间约束。
32.可选的，选择模块包括计算模块及承运商选择模块；
33.所述计算模块用于通过收益目标函数对第二运输数据进行收益 计算，并通过成本目标函数对第二运输数据进行运输成本计算；
34.所述承运商选择模块用于将所述收益计算结果与运输成本计算 结果差值的最大值对应的承运商作为最优承运商。
35.本发明具有如下技术效果：
36.对于存在发出相同或类似需求订单的公司或企业等，平台将这些 企业集中形成一个需求池，而对于平台中现有的供应商企业，平台根 据需求端发出的需求订单将可以供应这类订单的供应商聚类形成资 源池，再联系第三方物流进行统一配送，配送方案由平台生成。最终 平台以供需双方的产品差价作为主要收益来源，在上述过程中，本发 明能够选取最优的承运商，来减小运输成本，保证平台利益的最大化。
附图说明
37.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面 将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描 述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来 讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他 的附图。
38.图1为本发明实施例一提供的方法流程示意图；
39.图2为本发明实施例二提供的系统示意图。
具体实施方式
40.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方 案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部 分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普 通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例， 都属于本发明保护的范围。
41.为了解决在现有技术中存在如何对承运商进行选择，来提升平台 利益等问题，本发明提供了如下方案：
42.实施例一
43.如图1所述，本发明提供了基于集中式决策的物流公司选择的方 法，包括：
44.获取第一运输数据及时间数据，基于时间数据对第一运输数据进 行时间约束，得到第二运输数据，其中所述时间数据包括发货时间， 需求端最晚收货时间及供应端最早发货时间；
45.对第二运输数据进行收益及运输成本计算，基于计算结果选择最 优承运商。
46.可选的，输数据的过程包括：
47.获取若干个承运商数据及供需端数据，对供需端数据及若干个承 运商数据进行价格约束及供需量约束，得到第一运输数据，
48.其中，承运商数据包括单位运输价格矩阵，所述供需端数据包括： 平台价格、运量、运价、需求量、供应量、需求端最高可接受价格、 供应端最低可接受价格。
49.可选的，对供需端数据及若干个承运商数据进行价格约束的过程 包括：
50.通过价格约束条件对对供需端数据及若干个承运商数据进行约 束；其中所述价格约束条件包括：所述平台价格总量与需求量常数倍 乘积的差值与需求端最高可接受价格总量相等，其中所述常数倍为数 量折减系数；所述需求端最高可接受价格的最小值小于所述平台价格 总量与需求量之差；所述平台价格的最小值小于等于需求端最高可接 受价格；所述运输成本为最小化运输成本，其中运输成本为单位运输 矩阵价格与运量的乘积。
51.可选的，对供需端数据及若干个承运商数据进行供需量约束的过 程包括：
52.通过供需量约束条件对供需端数据及若干个承运商数据进行供 需量约束；其中供需量约束条件包括：所述运量的总量小于等于供应 量；所述运量的总量与需求量相等。
53.可选的，所述对第一运输数据进行时间约束的过程包括：
54.通过时间约束条件对第一运输数据进行时间约束；其中所述时间 约束条件包括：需求端最晚收货时间大于等于发货时间与消耗时间之 和的最大值；供应端最早发货时间小于等于发货时间与消耗时间之和 的最小值；所述消耗时间为承运商在物流过程中消耗的时间，所述消 耗时间为常数。
55.可选的，对第二运输数据进行收益及运输成本计算的过程包括：
56.通过收益目标函数对第二运输数据进行收益计算，
57.其中收益目标函数包括：计算平台价格总量与需求量总量的常数 倍之差，将差值计算结果与供应端最低可接受价格之差与需求量乘积 作为收益计算结果；
58.通过成本目标函数对第二运输数据进行运输成本计算，
59.其中成本目标函数包括：将不同承运商的单位运输价格矩阵与运 量乘积的常数倍数值分别作为运输成本计算结果；
60.将所述收益计算结果与运输成本计算结果差值的最大值对应的 承运商作为最优承运商。
61.通过移动终端对获取第一运输数据的原始数据及时间数据的二 维码进行扫描，其中，扫描后得到所述第一运输数据和时间数据，时 间数据可以直接通过数值输入进行设定，其中第一运输数据需要先将 第一运输数据原始数据即承运商数据和供需端数据进行输入后，由移 动终端二维码连接的平台进行数据整合及数据计算获取。
62.在所述平台中，建立约束条件及目标函数的数学模型的相关程 序，通过上述程序对第一运输数据及时间数据进行处理，获取最终的 计算结果。
63.将计算结果通过移动终端上的应用显示给所述客户，其中，显示 给所述客户的包括多个承运商，每个承运商均为一个链接，同时对最 优承运商的链接进行标注，或其他颜色的显示，来提醒用户或者二平 台选取最优承运商。
64.本发明包含的变量内容如下表1所示。
65.表1
66.[0067][0068]
模型建立，供需匹配率计算
[0069]
设x
mn
为供给端第m个公司到需求端第n个企业的运量，即有：
[0070][0071]
设为第o次运输过程中，供给端第m个公司到需求端第n个 企业的运价，即有：
[0072][0073]
基于时间维度的聚类设计模块
[0074]
t
mn
表示第m个供给端企业发货给第n个需求端企业的发货时间。 注意到物流过程有时间消耗(交货提前期)，所以第n个需求端接受 到第m个供给端的货物的实际时间是t
mn
t。
[0075]
在上述模型的基础之上，加入需求商的要求发货时间和与供应商 的发货时间数据，从而在原有运输方案的基础之上考虑供应商的发货 时间与需求商的发货时间的冲突。
即是进行在时间维度上的聚类。
[0076]
在模型中加入约束
[0077][0078][0079]
其中，t为交货提前期，t
mn
为实际上从m企业发货到n企业的 发货时间，为需求端第n个企业最迟可接受的交货时间，为供给 端第m个企业给出的最早交货时间。
[0080]
物流成本计算
[0081]
本模型的另一个目标为最小化物流运输成本，物流成本采用标准 的两部收费法，即每次运送收取固定成本c，此外每一单位的货运量 收取单位成本a
ij
的计算如下所示
[0082][0083]
即为货物运输量导致的成本。
[0084]
多物流公司选择
[0085]
针对每一个物流公司的单位成本a
ij
矩阵，分别进行优化，计算目 标含数的取值。对比，从而得到最优的物流承运商选择。(此为外层 寻优模块)
[0086]
模型建立，可列出规划模型如下：其中，包括目标函数，价格约 束条件，供需量约束条件，时间约束条件。
[0087]
[0088][0089]
本发明结合数据对本技术所述技术方案进行数据说明
[0090]
在一个聚类环境下，给出供应方的数据，6个供应方的位置、需 求以及对产品的最高可接受价格如下表2所示：
[0091]
表2
[0092][0093]
10个需求方的位置、需求、最高可接受价格如下表3所示：
[0094]
表3
[0095][0096]
供需双方的运价如下表4所示：
[0097]
表4
[0098][0099]
1)多家物流公司
[0100]
若添加多个物流公司(假设有4家可供选择，并设置需求端为2 个聚类，供应端为1个聚类)，
[0101]
4个物流公司的运价如下表5所示：
[0102]
表5
[0103][0104]
最终得出的4种运输方案如下表6、表7、表8、表9所示，可 以看出第3种方案的运输成本最小，平台获益最大。因此，选择3号 物流公司。
[0105]
表6
[0106][0107]
表7
[0108][0109]
表8
[0110][0111]
表9
[0112][0113]
成效分析
[0114]
物流成本：
[0115]
计算是否存在平台时的物流成本变化，选取一家需求商，并随机 匹配三家供应商，计算其物流成本
[0116]
现随机生成5组数据，如下表10所示：
[0117]
表10
[0118][0119]
求得对应的运费如下表11所示：
[0120]
表11
[0121][0122]
交易达成率：
[0123]
同一供应端与不同需求端需求匹配计算，得出平台如下的交易达 成率表，如表12所示：
[0124]
表12
[0125]
聚类交易达成率聚类a(6家)83.33％聚类b(10家83.33％聚类c(7家)66.67％聚类d(4家)66.67％聚类e(6家)66.67％聚类a-d83.33％
[0126]
在没有平台加入时，采用决策，选择16家需求商和6家供应商， 1家需求商随机匹配3家供应商，使用matlab随机生成一下参数， 如下表13所示：
[0127]
表13
[0128]
[0129]
随后进行16次随机匹配，计算匹配后的供需双方能否完成交易， 匹配的部分情况如下表14所示：
[0130]
表14
[0131][0132]
实施例二
[0133]
如图2所示，本发明还提供了基于集中式决策的物流公司选择的 系统，包括：获取模块，处理模块，选择模块；获取模块用于获取第 一运输数据及时间数据，处理模型基于时间数据对第一运输数据进行 时间约束，得到第二运输数据，其中所述时间数据包括发货时间，需 求端最晚收货时间及供应端最早发货时间；选择模块用于对第二运输 数据进行收益及运输成本计算，基于计算结果选择最优承运商。，其 中上述模块的功能与上述本发明方法相对应，不进行过多赘述。
[0134]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业 的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和 说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围 的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要 求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及 其等效物界定。