基于多交通网络下的路径规划方法、装置及设备

1.本技术涉及路径规划技术领域，特别是涉及一种基于多交通网络下的路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.应急物流是指为了应对突发事件(如自然灾害、公共安全事件、军事冲突等) 对物资、人员、资金等需求进行紧急保障(包括获取、运输、仓储、装卸、搬运、包装、配送、回收以及信息处理等)的一种特殊物流活动。在发生紧急突发事件的情况下，如地震之类的重大自然灾害，当地急需救援人员和救援物资。那么如何尽快将救援人员和物资运送到指定地点具有重要意义。
3.传统方法中，最常用的是求解运输过程中的最短路，但在应急物理的背景下，这种简单直观的方案实用性较差，一方面仅传统方法无法实现不同交通方式切换的最短路搜索，不能贴合实际地推荐最优路线；另一方面在应对突发自然灾害等公共安全事件，讲究的是“兵贵神速”，距离最短并不总是首要考虑的目的，不能适应紧急情况下的救援人员和物资运输需要，救援效率低。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供能够提高救援效率的一种基于多交通网络下的路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质。
5.一种基于多交通网络下的路径规划方法，所述方法包括：
6.获取待运输物资的区域和运输物资的起始点；
7.根据待运输物资的区域和运输物资的起始点选择交通网络、运输方式和运输批次；交通网络包括节点集合和有向边集合；节点集合包括起始节点、终止节点、顶点和转运节点；
8.利用交通网络、运输方式和运输批次设置多交通网络下的最小权衡时间运输路线的约束条件；以及将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数；
9.根据约束条件和所述目标函数，建立多交通网络下的最小权衡时间运输路线的求解模型；
10.通过改进的dijkstra算法对求解模型进行求解，得到考虑道路通行时间、通行能力和运输批次数量的最小权衡时间运输路线；
11.根据最小权衡时间运输路线对待运输物资区域进行运输时间计算，得到实际运输总时间。
12.在其中一个实施例中，利用交通网络、运输方式和运输批次设置多交通网络下的最小权衡时间运输路线的约束条件，包括：
13.根据利用所述交通网络、运输方式和运输批次构建使得最小权衡时间运输路线为
从起始节点到终止节点的一条连通物理路线的第一约束条件；
14.根据利用所述交通网络、运输方式和运输批次构建每日运输批次数量不超过所选路径各路段单日通行能力、起点单日装载能力、终点单日装载能力以及转运节点单日装卸载能力的第二约束条件；
15.根据利用所述交通网络、运输方式和运输批次构建使得转运节点和所选路段的连通性的第三约束条件。
16.在其中一个实施例中，将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数之前，还包括：对有向边集合中的每段运输路线的运输时间进行计算，得到物资运输的总时间；根据待运输物资的区域和运输物资的起始点从节点集合中确定起始节点和终止节点；根据起始节点的装载时间、终止节点的卸载时间和转运节点的装卸载时间构建物资运输的转运时间。
17.在其中一个实施例中，将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数，包括：
18.将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数为
19.min(t q w)
20.其中，t表示总路线时间，q表示转运时间，w表示最后一个运输批次的出发时间。
21.在其中一个实施例中，利用改进的dijkstra算法对求解模型进行求解，得到最小权衡时间运输路线，包括：
22.在多交通网络设置第一集合和第二集合；第一集合包含多交通网络中的起点；第二集合包含交通网络中除起点外的其他顶点和起点到各个顶点的权衡时间；
23.从第二集合中遍历出多交通网络中权衡时间最小的顶点，并将该权衡时间最小的顶点加到所述第一集合中；
24.根据权衡时间最小的顶点更新所述第二集合中起点到各个顶点的权衡时间；
25.根据预先设置的判断规则对第一集合中的所有顶点进行判断，根据判断结果对更新后的第二集合中的所有顶点进行遍历，直到得到终点；
26.对起点到所述终点的通行时间、通行能力和运输批次数量进行计算，得到最小权衡时间运输路线。
27.在其中一个实施例中，根据预先设置的判断规则对第一集合中的所有顶点进行判断，根据判断结果对第二集合中的所有顶点进行遍历，直到得到终点，包括：判断第一集合的所有顶点中是否包含顶点的序号不小于起点数量的顶点，若包含，则该顶点为终点；若不包含，则对第二集合中的所有顶点进行遍历，直到得到终点。
28.在其中一个实施例中，根据最小权衡时间运输路线对待运输物资区域进行运输时间计算，得到实际运输总时间，包括：
29.根据最小权衡时间运输路线、转运时间、总批次数量、起点装载时间、起点装载能力、终点卸载时间和终点卸载能力对待运输物资区域进行运输时间计算，得到实际运输总时间。
30.一种基于多交通网络下的路径规划装置，所述装置包括：
31.初始化模块，用于获取待运输物资的区域和运输物资的起始点；根据待运输物资的区域和运输物资的起始点选择交通网络、运输方式和运输批次；交通网络包括节点集合和有向边集合；节点集合包括起始节点、终止节点、顶点和转运节点；
32.求解模型构建模块，用于利用交通网络、运输方式和运输批次设置多交通网络下的最小权衡时间运输路线的约束条件；以及将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数；根据约束条件和目标函数，建立多交通网络下的最小权衡时间运输路线的求解模型；
33.求解模型求解模块，用于通过改进的dijkstra算法对求解模型进行求解，得到考虑道路通行时间、通行能力和运输批次数量的最小权衡时间运输路线；
34.实际运输总时间计算模块，用于根据最小权衡时间运输路线对待运输物资区域进行运输时间计算，得到实际运输总时间。
35.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
36.获取待运输物资的区域和运输物资的起始点；
37.根据待运输物资的区域和运输物资的起始点选择交通网络、运输方式和运输批次；交通网络包括节点集合和有向边集合；节点集合包括起始节点、终止节点、顶点和转运节点；
38.利用交通网络、运输方式和运输批次设置多交通网络下的最小权衡时间运输路线的约束条件；以及将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数；
39.根据约束条件和目标函数，建立多交通网络下的最小权衡时间运输路线的求解模型；
40.通过改进的dijkstra算法对求解模型进行求解，得到考虑道路通行时间、通行能力和运输批次数量的最小权衡时间运输路线；
41.根据最小权衡时间运输路线对待运输物资区域进行运输时间计算，得到实际运输总时间。
42.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
43.获取待运输物资的区域和运输物资的起始点；
44.根据待运输物资的区域和运输物资的起始点选择交通网络、运输方式和运输批次；交通网络包括节点集合和有向边集合；节点集合包括起始节点、终止节点、顶点和转运节点；
45.利用交通网络、运输方式和运输批次设置多交通网络下的最小权衡时间运输路线的约束条件；以及将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数；
46.根据约束条件和目标函数，建立多交通网络下的最小权衡时间运输路线的求解模型；
47.通过改进的dijkstra算法对求解模型进行求解，得到考虑道路通行时间、通行能力和运输批次数量的最小权衡时间运输路线；
48.根据最小权衡时间运输路线对待运输物资区域进行运输时间计算，得到实际运输总时间。
49.上述基于多交通网络下的路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质，本技术利用交通网络、运输方式和运输批次设置多交通网络下的最小权衡时间运输路线的约束条件；以及将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数，根据约束条件和目标函数，建立多交通网络下的最小权衡时间运输路线的求解模型，然后通过对dijkstra算法进行改进求解多交通网络下的最小权衡时间运输路线的求解模型，根据得到的最小权衡时间运输路线计算总时间，通过建立最小权衡时间运输路线求解模型，利用基于改进dijkstra算法对该模型进行求解，根据得到的最小权衡时间运输路线进行救援物资运输，在最短时间内将救援物资送到待救援区域，提高了救援效率。
附图说明
50.图1为一个实施例中一种基于多交通网络下的路径规划方法的流程示意图；
51.图2为一个实施例中一种基于多交通网络下的路径规划装置的结构框图；
52.图3为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
53.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
54.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种基于多交通网络下的路径规划方法，包括以下步骤：
55.步骤102，获取待运输物资的区域和运输物资的起始点；根据待运输物资的区域和运输物资的起始点选择交通网络、运输方式和运输批次。
56.交通网络包括节点集合和有向边集合；节点集合包括起始节点、终止节点、顶点和转运节点。交通网络有航空交通网络、铁路交通网络以及公路交通网络；运输方式包括飞机，高铁、火车、轮船以及汽车等。根据待运输物资的区域特点，比如地理环境进行交通网络和运输方式的选择，再对区域和运输物资的起始点进行距离估计，然后根据交通网络和运输方式进行初步运输批次的估计，根据这些条件来设置多交通网络下的最小权衡时间运输路线的约束条件，可以得到最优时间路径估计。
57.步骤104，利用交通网络、运输方式和运输批次设置多交通网络下的最小权衡时间运输路线的约束条件；以及将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数。
58.步骤106，通过改进的dijkstra算法对求解模型进行求解，得到考虑道路通行时间、通行能力和运输批次数量的最小权衡时间运输路线。
59.dijkstra算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于提出的，此算法被叙述为初始
化、求标号p和修改标号t三步，是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，解决的是有权图中最短路径问题。本技术对在利用dijkstra算法对求解模型进行求解时做了改进，即将不同交通网络结合为一个算法可操作的交通网络，以起点s为例，不同交通网络结合为一个交通网络时，起点s需拆分为s1,s2,s3。依次判断起点s为哪个交通网络的节点，并从起点s存在的最高优先级交通网络开始搜索，并记为i。引进两个集合s1和s2，s1的作用是记录已经求出最小权衡时间的顶点，而s2则是记录还未求出最小权衡时间的顶点。初始时s1只包含起点si，s2包含除si外的其他顶点，且s2中顶点的时间c为“起点si到该顶点的权衡时间”。从s2中遍历出最小权衡时间的顶点，并将该顶点加到s1中；更新s2中各顶点对应的路线。然后循环上述过程，直到遍历到终点ej≥i，并比较s2中终点ej≥i的所有时间c的最小值。最终得到最小权衡时间运输路线，再重新计算实际运输总时间。
60.步骤108，根据最小权衡时间运输路线对待运输物资区域进行运输时间计算，得到实际运输总时间。
61.利用最小权衡时间运输路线进行救援物资运输，可以在最短时间内将救援物资送到待救援区域，提高了救援效率。
62.上述基于多交通网络下的路径规划方法中，本技术利用交通网络、运输方式和运输批次设置多交通网络下的最小权衡时间运输路线的约束条件；以及将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数，根据约束条件和目标函数，建立多交通网络下的最小权衡时间运输路线的求解模型，然后通过对dijkstra算法进行改进求解多交通网络下的最小权衡时间运输路线的求解模型，根据得到的最小权衡时间运输路线计算总时间，通过建立最小权衡时间运输路线求解模型，利用基于改进dijkstra算法对该模型进行求解，根据得到的最小权衡时间运输路线进行救援物资运输，在最短时间内将救援物资送到待救援区域，提高了救援效率。
63.在其中一个实施例中，将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数之前，还包括：对有向边集合中的每段运输路线的运输时间进行计算，得到物资运输的总时间；根据待运输物资的区域和运输物资的起始点从节点集合中确定起始节点和终止节点；根据起始节点的装载时间、终止节点的卸载时间和转运节点的装卸载时间构建物资运输的转运时间。
64.在其中一个实施例中，将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数，包括：
65.将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数为
66.min(t q w)
67.其中，t表示总路线时间，q表示转运时间、w表示最后一个运输批次的出发时间。
68.在多交通网络下的最小权衡时间运输路线问题中，采用总运输时间为所搜索路线的评价指标。由决策变量可知，当运输方式f下对应的路段(i,j)被选择时，其对应的运输时
间为综合考虑转运时间，目标函数可以表示为
69.min(t q w)
ꢀꢀ
(1)
70.其中t为总路线时间，即每段路线的运输时间总和，表示为
[0071][0072]
而q为转运花费时间，包括起点装载时间、终点卸载时间和转运节点装卸载时间，表示为
[0073][0074]
w为最后一个运输批次的出发时间，若u≤y，则w＝0；若u》y，则则
[0075]
在其中一个实施例中，利用交通网络、运输方式和运输批次设置多交通网络下的最小权衡时间运输路线的约束条件，包括：
[0076]
根据利用所述交通网络、运输方式和运输批次构建使得最小权衡时间运输路线为从起始节点到终止节点的一条连通物理路线的第一约束条件；
[0077]
根据利用所述交通网络、运输方式和运输批次构建每日运输批次数量不超过所选路径各路段单日通行能力、起点单日装载能力、终点单日装载能力以及转运节点单日装卸载能力的第二约束条件；
[0078]
根据利用所述交通网络、运输方式和运输批次构建使得转运节点和所选路段的连通性的第三约束条件。
[0079][0080][0081][0082][0083][0084][0085][0086][0087][0088][0089][0090]
约束条件中，式(4)、(5)和(6)保证所选的最优时间路径为从起始节点s到终止节点q的一条连通物理路线构成第一约束条件，式(7)、(8)、(9)和(10)保证每日运输批次数量不超过所选路径各路段单日通行能力、起点单日装载能力、终点单日装载能力以及转运节
点单日装卸载能力(若发生转运情况，即在该节点交通方式进行更改)构成第二约束条件。式(11)保证从运输方式f1转f2只发生一次。式(12)、(13)和(14)保证转运节点和所选路段的连通性构成第三约束条件。其中n＝(v,e)表示交通网络，v表示节点集合，e表示有向边集合，i表示节点编号i∈v，有向边(i,j)∈e当且仅当至少有一种运输方式从i到j，f表示运输方式集合，f∈f表示运输方式编号，nf表示运输方式f对应运输子网络，s 表示起始节点，q表示终止节点，表示运输方式f下节点i的单日装载能力，表示运输方式f下节点i的单日装载能力，表示运输方式f下路段(i,j)的单日通行能力，表示运输方式f下路段(i,j)的运输时间，u表示运输总批次数，t
l
表示节点装载时间，tn表示节点卸载时间。多交通网络下的最小权衡时间运输路线求解模型的决策变量如表1所示。
[0091]
表1决策变量参数符号及定义
[0092][0093]
在其中一个实施例中，利用改进的dijkstra算法对求解模型进行求解，得到最小权衡时间运输路线，包括：
[0094]
在多交通网络设置第一集合和第二集合；第一集合包含多交通网络中的起点；第二集合包含交通网络中除起点外的其他顶点和起点到各个顶点的权衡时间；
[0095]
从第二集合中遍历出多交通网络中权衡时间最小的顶点，并将该权衡时间最小的顶点加到所述第一集合中；
[0096]
根据权衡时间最小的顶点更新所述第二集合中起点到各个顶点的权衡时间；
[0097]
根据预先设置的判断规则对第一集合中的所有顶点进行判断，根据判断结果对更新后的第二集合中的所有顶点进行遍历，直到得到终点；
[0098]
对起点到所述终点的通行时间、通行能力和运输批次数量进行计算，得到最小权衡时间运输路线。
[0099]
在其中一个实施例中，根据预先设置的判断规则对第一集合中的所有顶点进行判断，根据判断结果对第二集合中的所有顶点进行遍历，直到得到终点，包括：判断第一集合的所有顶点中是否包含顶点的序号不小于起点数量的顶点，若包含，则该顶点为终点；若不包含，则对第二集合中的所有顶点进行遍历，直到得到终点。
[0100]
记多交通网络g＝{g1,g2,g3}，其中g1表示航空交通网络，g2表示铁路交通网络，g3表示公路交通网络，基于改进的dijkstra算法的多交通网络下的最小权衡时间运输路线求解步骤如下：
[0101]
步骤1.1初始化,设转运时间为q，总批次数量为r。
[0102]
步骤1.2从i
′
＝1开始到i
′
＝3结束，判断起点s是否为gi′
中的节点，若满足，则i＝i并停止，其中，i
′
表示交通网络起点的序号，i表示起点的个数，。
[0103]
步骤1.3设置第一集合和第二集合，第一集合s1只包含起点si，第二集合s2包含除
si外的其他顶点。s2中顶点的时间为“起点si到该顶点的权衡时间”，如果s2中顶点和起点si不相邻，则权衡时间为∞.即s1＝{si}，s2＝{除si外的其他顶点},标记起点si为标号s，其他点尚未标号。(需说明的是，为了不强制选择运输开始时的运输方式，设拆分起点si到序号大于i的其他拆分起点的权衡时间为0，而拆分起点si到序号小于i的其他拆分起点的权衡时间为∞)
[0104]
步骤1.4从s2中选出多交通网络g中权衡时间最小的顶点k，并记录交通网络序号q。
[0105]
步骤1.5将顶点k加入到s1中，同时从s2中移除顶点k，即ck＝min(csj)。其中c
sj
＝t
sj
r/cap
sj
,t
sj
为由标记点s到点j该路段花费的实际运输时间，c ap
sj
为标记点s到点j该路段的每日通行能力，r/cap
sj
作为一个时间权衡量(表明若该值越小，也就是cap
sj
越大，选择该路段的几率越大)。
[0106]
步骤1.6更新s2中各个顶点到起点si的权衡时间。之所以更新s2中顶点的距离，是由于上一步中确定了k是求出最短路径的顶点，从而可以利用k来更新其他顶点的距离。而前一顶点经过k顶点到达下一顶点v的路径长度比直接到达下一顶点v的路径长度小，这一可能性是存在的，那么就需要再次进行最短距离更新，以距离最小化为判定标准。即若s2中顶点为顶点k的拆分顶点，且其序号大于q，则否则
[0107]
步骤1.7标记顶点k为标号s。
[0108]
步骤1.8判断s1中是否有包括终点的拆分顶点ej(j≥i)。若满足，则转到步骤1.9；若不满足，则转到步骤1.4。
[0109]
步骤1.9找出到达拆分顶点ej(j≥i)的最小权衡时间输出最小权衡时间运输路线并重新计算实际运输总时间。
[0110]
在其中一个实施例中，根据最小权衡时间运输路线对待运输物资区域进行运输时间计算，得到实际运输总时间，包括：
[0111]
根据最小权衡时间运输路线、转运时间、总批次数量、起点装载时间、起点装载能力、终点卸载时间和终点卸载能力对待运输物资区域进行运输时间计算，得到实际运输总时间。
[0112]
根据最小权衡时间运输路线、转运时间、总批次数量、起点装载时间、起点装载能力、终点卸载时间和终点卸载能力对待运输物资区域进行运输时间计算得到实际运输总时间的具体步骤如下：
[0113]
步骤2.1初始化。根据最小权衡时间运输路线p、转运时间q、总批次数量r、起点装载时间r
l
、起点装载能力c
l
、终点卸载时间r
ul
和终点卸载能力c
ul
。
[0114]
步骤2.2设定总运输时间为t，令t＝r
l
c
l
。
[0115]
步骤2.3将最优路线p进行拆分，设其由n条边组成，每条边的运输时间为t
i (i＝1,2,
…
,n)，每日最大通行能力为capi(i＝1,2,
…
,n)。
[0116]
步骤2.4令i＝1，设路线p每日最大通行能力为y，并令y＝min(c
l
,c
ul
)。
[0117]
步骤2.5令t
′
＝t ti。
[0118]
步骤2.6判断是否y》capi，若满足，令y＝capi。
[0119]
步骤2.7判断是否发生转运。若满足，则t”＝t
′
q，且令 y＝min{y,转运节点日装载量,装运节点日卸载量}。
[0120]
步骤2.8判断是否i《n。若满足，则i＝i 1并转到步骤2.5；若不满足，则其中表示向下取整计算需分几天运输完所有批次。
[0121]
步骤2.9输出实际运输总时间t
”′
。
[0122]
以下面的具体实施例对本发明的技术效果进行说明，已知城市路线信息表 (表2)包括运输方式、路段起点城市、路段终点城市、路段名称、路段运输耗时、路段最大日输送批次数量，城市节点信息表(表2)包括城市节点的铁路日装载、卸载能力和公路日装载、卸载能力(需说明的是，实施例采用的数据并不是真实数据，且表2中每条路段为单向通行路段)。
[0123]
表2城市路线信息表
[0124]
[0125][0126]
表3城市节点信息表
[0127][0128]
以医疗队紧急援助任务为例，采用上述的路网信息基础数据(主要用到交通网络拓扑结构及线路通行能力)，对医护人员开展紧急运输任务。按照相关要求，运输方式无限制，规定同一医疗队的医护人员运输具有连续性，具体紧急运输任务清单如表4所示(仅给出有效信息)。
[0129]
表4紧急运输任务清单
[0130]
名称交通方式批次数量出发城市到达城市人员类型是否携带物资医疗队1铁路/公路6城市a城市h医护人员是
医疗队2铁路/公路10城市a城市j医护人员是
[0131]
利用本发明多交通网络下的最小权衡时间运输路线规划方法对两个医疗队分别设计其推荐投送路线，优化过程中综合考虑各路段时间、运输能力、转运点装卸载能力以及转运时间对紧急运输任务完成时间的影响。这里，假设装载时间和卸载时间均为2小时，结果如表5所示。
[0132]
表5医疗队运输路线和任务总时间
[0133][0134]
需要说明：
[0135]
对于医疗队1，其优化后的运输路线每日最大运输批次数为8个批次，线路单程耗时21.35h(不考虑装卸载)，转运装卸载时间2 2＝4h，起、终点装卸载时间2 2＝4h，总时间为
[0136]
对于医疗队2，其优化后的运输路线每日最大运输批次数为9个批次，线路单程耗时42.41h(不考虑装卸载)，无交通方式转换产生转运，起、终点装卸载时间2 2＝4h，总时间为
[0137]
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0138]
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于多交通网络下的路径规划装置，包括：初始化模块202、求解模型构建模块204、求解模型求解模块206 和实际运输总时间计算模块，其中：
[0139]
初始化模块202，用于获取待运输物资的区域和运输物资的起始点；根据待运输物资的区域和运输物资的起始点选择交通网络、运输方式和运输批次；交通网络包括节点集合和有向边集合；节点集合包括起始节点、终止节点、顶点和转运节点；
[0140]
求解模型构建模块204，用于利用交通网络、运输方式和运输批次设置多交通网络下的最小权衡时间运输路线的约束条件；以及将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数；
[0141]
求解模型求解模块206，用于通过dijkstra算法对求解模型进行求解，得到考虑道路通行时间、通行能力和运输批次数量的最小权衡时间运输路线；
[0142]
实际运输总时间计算模块208，用于根据最小权衡时间运输路线对待运输物资区域进行运输时间计算，得到实际运输总时间。
[0143]
在其中一个实施例中，求解模型构建模块204还用于利用交通网络、运输方式和运输批次设置多交通网络下的最小权衡时间运输路线的约束条件，包括：
[0144]
根据利用所述交通网络、运输方式和运输批次构建使得最小权衡时间运输路线为从起始节点到终止节点的一条连通物理路线的第一约束条件；
[0145]
根据利用所述交通网络、运输方式和运输批次构建每日运输批次数量不超过所选路径各路段单日通行能力、起点单日装载能力、终点单日装载能力以及转运节点单日装卸载能力的第二约束条件；
[0146]
根据利用所述交通网络、运输方式和运输批次构建使得转运节点和所选路段的连通性的第三约束条件。
[0147]
在其中一个实施例中，求解模型构建模块204还用于将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数之前，还包括：对有向边集合中的每段运输路线的运输时间进行计算，得到物资运输的总时间；根据待运输物资的区域和运输物资的起始点从节点集合中确定起始节点和终止节点；根据起始节点的装载时间、终止节点的卸载时间和转运节点的装卸载时间构建物资运输的转运时间。
[0148]
在其中一个实施例中，求解模型构建模块204还用于将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数，包括：
[0149]
将物资运输的总路线时间、物资运输的转运时间和最后一个运输批次的出发时间之和设置为多交通网络下的最小权衡时间运输路线的目标函数为
[0150]
min(t q w)
[0151]
其中，t表示总路线时间，q表示转运时间、w表示最后一个运输批次的出发时间。
[0152]
在其中一个实施例中，求解模型求解模块206还用于利用改进的dijkstra算法对求解模型进行求解，得到最小权衡时间运输路线，包括：
[0153]
在多交通网络设置第一集合和第二集合；第一集合包含多交通网络中的起点；第二集合包含交通网络中除起点外的其他顶点和起点到各个顶点的权衡时间；
[0154]
从第二集合中遍历出多交通网络中权衡时间最小的顶点，并将该权衡时间最小的顶点加到所述第一集合中；
[0155]
根据权衡时间最小的顶点更新所述第二集合中起点到各个顶点的权衡时间；
[0156]
根据预先设置的判断规则对第一集合中的所有顶点进行判断，根据判断结果对更新后的第二集合中的所有顶点进行遍历，直到得到终点；
[0157]
对起点到所述终点的通行时间、通行能力和运输批次数量进行计算，得到最小权衡时间运输路线。
[0158]
在其中一个实施例中，求解模型求解模块206还用于根据预先设置的判断规则对第一集合中的所有顶点进行判断，根据判断结果对第二集合中的所有顶点进行遍历，直到得到终点，包括：判断第一集合的所有顶点中是否包含顶点的序号不小于起点数量的顶点，若包含，则该顶点为终点；若不包含，则对第二集合中的所有顶点进行遍历，直到得到终点。
[0159]
在其中一个实施例中，实际运输总时间计算模块208还用于根据最小权衡时间运输路线对待运输物资区域进行运输时间计算，得到实际运输总时间，包括：
[0160]
根据最小权衡时间运输路线、转运时间、总批次数量、起点装载时间、起点装载能力、终点卸载时间和终点卸载能力对待运输物资区域进行运输时间计算，得到实际运输总时间。
[0161]
关于一种基于多交通网络下的路径规划装置的具体限定可以参见上文中对于一种基于多交通网络下的路径规划方法的限定，在此不再赘述。上述一种基于多交通网络下的路径规划装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0162]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于多交通网络下的路径规划方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0163]
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0164]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述实施例中方法的步骤。
[0165]
在一个实施例中，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中方法的步骤。
[0166]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程 rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限， ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步 dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram (esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线 (rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
[0167]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0168]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。