本发明属于物流配送领域，具体涉及一种生鲜配送路径优化的方法。
背景技术：
随着社会经济的快速发展和居民生活水平的不断改善，人们对生鲜农产品的品质要求越来越高。生鲜农产品主要包含果蔬、水产、肉类、花卉等，具有易腐易损、保质期限短等特性，这就对生鲜农产品的流通环节提出了更高的控制要求。因此，如何科学、合理地安排配送路线，以保证生鲜农产品的鲜活度、提高配送效率、降低配送成本，是生鲜农产品物流配送环节中面临的重要问题之一；
高效率合理的配送是物流系统顺利运行的保证，配送线路安排的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大。随着经济的不断发展，电子商务已经成为当前的热潮，电子商务企业为消费者送货时，存在配送线路安排不合理，导致配送的时间长、配送车辆安排不合理以及配送的成本高，这些问题已经严重影响电子商务企业的发展，产品配送已经成为制约电子商务发展的关键瓶颈，为此，提出了一种生鲜配送路径优化的方法。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种生鲜配送路径优化的方法，以解决上述背景技术中提出的电子商务企业为消费者送货时，存在配送线路安排不合理，导致配送的时间长、配送车辆安排不合理以及配送成本高的问题。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种生鲜配送路径优化的方法，包括以下步骤：
s1、通过网络收集需求部门的订单，获取各需求用户所需的品种、各品种对应的数量、目标地址以及时限要求；
s2、根据已指派给运送员的各订单中包含的任务点，确定任务点集合，所述任务点集合中各任务点的位置，对所述各任务点进行聚类，得到若干品种数量；
s3、引入电子地图，根据目的地查找对应的地理坐标，并将需求的地理坐标导入电子地图上；
s4、建立配送模型，根据送货出发地址距目标地址的距离、路线、目标地址对应的需求量以及时间参数，建立优化模型，构建的优化模型，可进行动态调整；
s5、按片区内优化算法计算配送线路序号，采用线性配送，并合理的拆分线路，以满足不同的客户需求；
s6、完成送货总量，并将选择的配送线路序号输出，作为优化送货线路。
优选的，根据s2中，包括：
根据所述骑手尚未取货的订单的取货位置对应的任务点以及所述骑手已经取货的订单的送货位置对应的任务点，确定所述任务点集合；
若添加到所述配送路径中的任务点为订单的取货位置对应的任务点，则相应的，所述重新对所述任务点集合中未添加到所述配送路径中的任务点进行聚类，包括：
确定所述添加到所述配送路径中的任务点对应的订单；
将确定出的订单的送货位置对应的任务点，添加到所述任务点集合中；
重新根据所述任务点集合中未添加到所述配送路径的各任务点的位置进行聚类。
优选的，根据s2中，包括：
根据各任务点分别对应的订单的承诺送达时间从早到晚的顺序，依次针对所述任务点集合中未添加到所述配送路径的每个任务点，判断该任务点是否不属于已经确定出的产品；
若是，则以该任务点的位置为聚类中心点，确定与所述聚类中心距离在预设阈值内的各任务点为一个产品；
若否，则继续判断所述任务点集合中下一个未添加到所述配送路径的任务点是否不属于已经确定出的产品，直至确定出所述任务点集合中所有任务点的聚类结果为止。
优选的，根据s5中计算方法采用的计算公式为：
优选的，根据s5中的配送模型包括各客户物理地址之间的距离矩阵，根据各个节点的经度和维度以及结合区域系数，计算距离d，d＝111.12cos{1/[sinφasinφb十cosφacosφbcos(λb—λa)]}，其中λa表示a点的经度，φa表示a点的纬度，λb表示b点的经度，φb表示b点的纬度，d为距离。
优选的，根据s5中片区内优化算法采用的公式为：
优选的，从所述目标产品中选择任务点，包括：
根据所述目标产品包含的各任务点分别对应的订单的承诺送达时间，选择任务点。
优选的，所述公式中，s(n)为区域内需求总和，单位为立方米，n表示区域内客户数量，an、bn、cn……分别表示一用户所需的不同物品数量，j、k、l……分别表示该用户所需的不同物品对应物品体积，a0表示客户基本的需求量。
优选的，所述公式中，l表示线路名称(是否为线路标号对应的线路时间)，k表示线路编号，a0为仓库配货时间，j表示节点n与节点n-1间的距离，单位为km，n表示客户数量，r表示平均配送区域内的车辆时速；a表示达到客户停车时间，b表示卸货时间，c表示确认验收时间，d表示离开时间。
本发明的技术效果和优点：本发明提出的一种生鲜配送路径优化的方法，与现有技术相比，具有以下优点：
通过已指派给骑手的订单中包含的任务点，确定任务点集合，其次，通过对任务点集合中的任务点进行聚类确定若干产品，再通过对物流运输与配送模式的研究，可以完善整个物流运输、配送系统，提高物流配送作业的工作效率，提高末端物流的效益和供应保证度，并可集中库存使其实现低库存或零库存同时还可以简化事务、方便用户，该配送路径优化方法，能够合理的安排车辆的配送线路，实现合理的线路运输，不仅节约运输时间，增加车辆利用率，而且提高企业自身竞争力。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
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。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。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。
本发明提供了如图1所示的一种生鲜配送路径优化的方法，包括以下步骤：
s1、通过网络收集需求部门的订单，获取各需求用户所需的品种、各品种对应的数量、目标地址以及时限要求；
s2、根据已指派给运送员的各订单中包含的任务点，确定任务点集合，所述任务点集合中各任务点的位置，对所述各任务点进行聚类，得到若干品种数量；
s3、引入电子地图，根据目的地查找对应的地理坐标，并将需求的地理坐标导入电子地图上；
s4、建立配送模型，根据送货出发地址距目标地址的距离、路线、目标地址对应的需求量以及时间参数，建立优化模型，构建的优化模型，可进行动态调整；
s5、按片区内优化算法计算配送线路序号，采用线性配送，并合理的拆分线路，以满足不同的客户需求；
s6、完成送货总量，并将选择的配送线路序号输出，作为优化送货线路。
较佳的，根据s2中，包括：
根据所述骑手尚未取货的订单的取货位置对应的任务点以及所述骑手已经取货的订单的送货位置对应的任务点，确定所述任务点集合；
若添加到所述配送路径中的任务点为订单的取货位置对应的任务点，则相应的，所述重新对所述任务点集合中未添加到所述配送路径中的任务点进行聚类，包括：
确定所述添加到所述配送路径中的任务点对应的订单；
将确定出的订单的送货位置对应的任务点，添加到所述任务点集合中；
重新根据所述任务点集合中未添加到所述配送路径的各任务点的位置进行聚类。
较佳的，根据s2中，包括：
根据各任务点分别对应的订单的承诺送达时间从早到晚的顺序，依次针对所述任务点集合中未添加到所述配送路径的每个任务点，判断该任务点是否不属于已经确定出的产品；
若是，则以该任务点的位置为聚类中心点，确定与所述聚类中心距离在预设阈值内的各任务点为一个产品；
若否，则继续判断所述任务点集合中下一个未添加到所述配送路径的任务点是否不属于已经确定出的产品，直至确定出所述任务点集合中所有任务点的聚类结果为止。
较佳的，根据s5中计算方法采用的计算公式为：
较佳的，根据s5中的配送模型包括各客户物理地址之间的距离矩阵，根据各个节点的经度和维度以及结合区域系数，计算距离d，d＝111.12cos{1/[sinφasinφb十cosφacosφbcos(λb—λa)]}，其中λa表示a点的经度，φa表示a点的纬度，λb表示b点的经度，φb表示b点的纬度，d为距离。
较佳的，根据s5中片区内优化算法采用的公式为：
较佳的，从所述目标产品中选择任务点，包括：
根据所述目标产品包含的各任务点分别对应的订单的承诺送达时间，选择任务点。
较佳的，所述公式中，s(n)为区域内需求总和，单位为立方米，n表示区域内客户数量，an、bn、cn……分别表示一用户所需的不同物品数量，j、k、l……分别表示该用户所需的不同物品对应物品体积，a0表示客户基本的需求量。
较佳的，所述公式中，l表示线路名称(是否为线路标号对应的线路时间)，k表示线路编号，a0为仓库配货时间，j表示节点n与节点n-1间的距离，单位为km，n表示客户数量，r表示平均配送区域内的车辆时速；a表示达到客户停车时间，b表示卸货时间，c表示确认验收时间，d表示离开时间。
工作原理：通过网络收集需求部门的订单，获取各需求用户所需的品种、各品种对应的数量、目标地址以及时限要求；根据已指派给运送员的各订单中包含的任务点，确定任务点集合，所述任务点集合中各任务点的位置，对所述各任务点进行聚类，得到若干品种数量；引入电子地图，根据目的地查找对应的地理坐标，并将需求的地理坐标导入电子地图上；建立配送模型，根据送货出发地址距目标地址的距离、路线、目标地址对应的需求量以及时间参数，建立优化模型，构建的优化模型，可进行动态调整；按片区内优化算法计算配送线路序号，采用线性配送，并合理的拆分线路，以满足不同的客户需求；完成送货总量，并将选择的配送线路序号输出，作为优化送货线路，且通过已指派给骑手的订单中包含的任务点，确定任务点集合，其次，通过对任务点集合中的任务点进行聚类确定若干产品，再通过对物流运输与配送模式的研究，可以完善整个物流运输、配送系统，提高物流配送作业的工作效率，提高末端物流的效益和供应保证度，并可集中库存使其实现低库存或零库存同时还可以简化事务、方便用户，该配送路径优化方法，能够合理的安排车辆的配送线路，实现合理的线路运输，不仅节约运输时间，增加车辆利用率，而且提高企业自身竞争力。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
1.一种生鲜配送路径优化的方法，其特征在于，包括以下步骤：
s1、通过网络收集需求部门的订单，获取各需求用户所需的品种、各品种对应的数量、目标地址以及时限要求；
s2、根据已指派给运送员的各订单中包含的任务点，确定任务点集合，所述任务点集合中各任务点的位置，对所述各任务点进行聚类，得到若干品种数量；
s3、引入电子地图，根据目的地查找对应的地理坐标，并将需求的地理坐标导入电子地图上；
s4、建立配送模型，根据送货出发地址距目标地址的距离、路线、目标地址对应的需求量以及时间参数，建立优化模型，构建的优化模型，可进行动态调整；
s5、按片区内优化算法计算配送线路序号，采用线性配送，并合理的拆分线路，以满足不同的客户需求；
s6、完成送货总量，并将选择的配送线路序号输出，作为优化送货线路。
2.根据权利要求1所述的一种生鲜配送路径优化的方法，其特征在于：根据s2中，包括：
根据所述骑手尚未取货的订单的取货位置对应的任务点以及所述骑手已经取货的订单的送货位置对应的任务点，确定所述任务点集合；
若添加到所述配送路径中的任务点为订单的取货位置对应的任务点，则相应的，所述重新对所述任务点集合中未添加到所述配送路径中的任务点进行聚类，包括：
确定所述添加到所述配送路径中的任务点对应的订单；
将确定出的订单的送货位置对应的任务点，添加到所述任务点集合中；
重新根据所述任务点集合中未添加到所述配送路径的各任务点的位置进行聚类。
3.根据权利要求1所述的一种生鲜配送路径优化的方法，其特征在于：根据s2中，包括：
根据各任务点分别对应的订单的承诺送达时间从早到晚的顺序，依次针对所述任务点集合中未添加到所述配送路径的每个任务点，判断该任务点是否不属于已经确定出的产品；
若是，则以该任务点的位置为聚类中心点，确定与所述聚类中心距离在预设阈值内的各任务点为一个产品；
若否，则继续判断所述任务点集合中下一个未添加到所述配送路径的任务点是否不属于已经确定出的产品，直至确定出所述任务点集合中所有任务点的聚类结果为止。
4.根据权利要求1所述的一种生鲜配送路径优化的方法，其特征在于：根据s5中计算方法采用的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的一种生鲜配送路径优化的方法，其特征在于：根据s5中的配送模型包括各客户物理地址之间的距离矩阵，根据各个节点的经度和维度以及结合区域系数，计算距离d，d＝111.12cos{1/[sinφasinφb十cosφacosφbcos(λb—λa)]}，其中λa表示a点的经度，φa表示a点的纬度，λb表示b点的经度，φb表示b点的纬度，d为距离。
6.根据权利要求1所述的一种生鲜配送路径优化的方法，其特征在于：根据s5中片区内优化算法采用的公式为：
7.根据权利要求2所述的一种生鲜配送路径优化的方法，其特征在于：从所述目标产品中选择任务点，包括：
根据所述目标产品包含的各任务点分别对应的订单的承诺送达时间，选择任务点。
8.根据权利要求4所述的一种生鲜配送路径优化的方法，其特征在于：所述公式中，s(n)为区域内需求总和，单位为立方米，n表示区域内客户数量，an、bn、cn……分别表示一用户所需的不同物品数量，j、k、l……分别表示该用户所需的不同物品对应物品体积，a0表示客户基本的需求量。
9.根据权利要求6所述的一种生鲜配送路径优化的方法，其特征在于：所述公式中，l表示线路名称(是否为线路标号对应的线路时间)，k表示线路编号，a0为仓库配货时间，j表示节点n与节点n-1间的距离，单位为km，n表示客户数量，r表示平均配送区域内的车辆时速；a表示达到客户停车时间，b表示卸货时间，c表示确认验收时间，d表示离开时间。
技术总结