(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 202211300690.3 (22)申请日 2022.10.24 (71)申请人 深圳联友科技有限公司 地址 518031 广东省深圳市福田区深南中 路2010号东风大厦22楼2211、 2212、 2213房 (72)发明人 喻赳文　 (74)专利代理 机构 深圳市顺天达专利商标代理 有限公司 4 4217 专利代理师 高占元 (51)Int.Cl. G06Q 10/08(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 整车物流网络的优化方法、 装置及存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种整车物流网络的优化方 法、 装置及存储介质， 该方法包括： 获取已有整车 物流网络的中心库、 配送库以及专卖店的位置坐 标； 从n个配送库中选取满足预设物流需求的配 送库组合； 对于每一配送库组合， 通过预设聚类 算法对全部专卖店进行聚类， 获取与每一聚类的 聚类中心点位置最接近的配送库， 并作为该聚类 所包含的专卖店对应的配送库， 将各个配送库与 专卖店的对应关系作为该配送库组合对应的配 送方案； 根据预设运输成本模型和物 流周期模型 计算每一配送方案对应的成本和纳期， 并从中筛 选成本和纳期整体最优的配送方案。 与现有技术 相比， 通过本发 明得到优化配送方案有效降低了 整车物流网络的成本， 提高了服务水平， 实现了 可靠有效的优化。 权利要求书2页 说明书13页 附图5页 CN 115358686 A 2022.11.18 CN 115358686 A 1.一种整车物流网络的优化方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取已有整车物流网络的网络位置信 息， 所述网络位置信 息包括所述已有整车物流网 络的中心库、 配送库以及全部专卖店的位置坐标， 所述配送库的数量记为 n； 从n个所述配送库中选取满足预设物流需求的配送库组合， 得到多个 配送库组合； 对于每一配送库组合， 根据全部专卖店的位置坐标以及该配送库组合中配送库的数量 m， 通过预设聚类算法对全部专卖店进行聚类得到m个聚类， 依 次获取该配送库组合中与每 一聚类的聚类中心点位置最接近的配送库， 并作为该聚类所包含的专卖店对应的配送库， 将该配送库组合下 各个配送库与专卖店的对应关系作为该配送库组合对应的配送方案； 根据预设运输成本模型和物流周期模型计算每一配送方案对应的成本和纳期， 并从中 筛选成本和纳期整体最优的配送方案作为所述已有 整车物流网络的优化配送方案 。 2.根据权利要求1所述的整车物流网络的优化方法， 其特征在于， 所述预设聚类算法为 PAM算法， 通过 预设聚类算法对 全部专卖店进行聚类得到m个聚类的步骤 包括： S1， 从全部专卖店中任意选取m个点作为聚类中心点， 每一专卖店对应一个点； S2， 按照与聚类 中心点最近的原则， 将剩余的非中心点分配到当前的m个聚类 中心点代 表的m个类中， 所述非中心点与聚类中心点之间的距离与两者之间的货运里程和货运量相 关； S3， 计算当前的全局损失值， 所述全局损失值 为所有点到聚类中心点的距离之和； S4， 交换非中心点与聚类中心点， 计算交换后的全局损失值； S5， 判断交换后的全局损失值与交换前的全局损失值的大小， 若全局损失值增大， 则放 弃此次交换， 返回步骤S4， 若全局损失值减小， 则接受本次交换， 返回步骤S2重复执行步骤 S2至S5直至聚类中心点 不再发生变化时， 产出最终确定的m个聚类。 3.根据权利要求2所述的整车物流网络的优化方法， 其特征在于， 所述非中心点与聚类 中心点之间的距离表示为： L=货运里程*货运量*费率， 其中货运里程表示所述非中心点与 聚类中心点之间的货运距离， 所述货运量表示所述非中心点所代表的专卖店的预示量， 所 述费率表示 运费单价。 4.根据权利要求1所述的整车物流网络的优化方法， 其特征在于， 获取该配送库组合中 与每一聚类的聚类中心 点位置最接近的配送库， 并作为该聚类所包含的专卖店对应的配送 库的步骤 包括： 对每一聚类， 获取 该聚类所包 含的专卖店的重心； 将该聚类的聚类中心点和所述重心的中心位置作为推荐配送位置； 获取该配送库组合中与所述推荐配送位置最接近的配送库作为该聚类所包含的专卖 店对应的配送库。 5.根据权利要求4所述的整车物流网络的优化方法， 其特征在于， 所述获取该聚类所包 含的专卖店的重心的步骤 包括： 对每一聚类， 获取该聚类所包含的每一专卖店的位置坐标和每一专卖店在预设时间段 内的货运 量； 该聚类所包 含的专卖店的重心的坐标为： 重心坐标=sum(专卖店位置坐标*专卖店货运量)/sum(专卖店货运量） ， 其中sum为求和 运算。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115358686 A 26.根据权利要求1所述的整车物流网络的优化方法， 其特征在于， 所述预设运输成本模 型包括： 运输总成本=干线成本+末端成本， 所述干线成本用于表示整车由中心库运输至配送库 的成本， 所述末端成本用于表示整车由配送库运输 至专卖店的成本； 所述预设物流周期模型包括： 运输总纳期=干线纳期 +末端纳期， 所述干线纳期用于表示整车由中心库运输至配送库 的纳期， 所述末端纳期用于表示整车由配送库运输 至专卖店的纳期。 7.根据权利要求1所述的整车物流网络的优化方法， 其特征在于， 筛选成本和/或纳期 最优的配送方案作为已有 整车物流网络的优化配送方案的步骤 包括： 根据满足预设物流需求的配送库 数量， 将配送库 数量相同的配送库组合划分为一个配 送库组合 集； 对于每一配送库组合集， 从该配送库组合集包含的全部配送库组合对应的配送方案 中， 根据预设运输成本模型和物流周期模型筛选成本和纳期整体最优的配送 方案作为初级 优化配送方案； 从全部配送库组合集对应的初级优化配送方案中二次筛选成本和纳期整体最优的初 级优化配送方案， 作为 最终的所述整车物流网络的优化配送方案 。 8.一种整车物流网络的优化装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取已有整车物流网络的网络位置信息， 所述网络位置信息包括 所述已有整车物流网络的中心库、 配送库以及全部专卖店的位置坐标， 所述配送库的数量 记为n； 配送库组合模块， 用于从n个所述配送库中选取满足预设物流需求的配送库组合， 得到 多个配送库组合； 聚类模块， 用于对每一配送库组合， 根据全部专卖店的位置坐标以及该配送库组合中 配送库的数量m， 通过预设聚类算法对全部专卖店进行聚类得到m个聚类， 依次获取该配送 库组合中与每一聚类的聚类中心 点位置最接近的配送库， 并作为该聚类所包含的专卖店对 应的配送库， 将该配送库组合下各个配送库与全部专卖店的对应关系作为该配送库组合对 应的配送方案； 配送方案评价模块， 用于根据 预设运输成本模型和物流周期模型计算每一配送方案对 应的成本和纳期， 并从 中筛选成本和纳期整体最优的配送方案作为所述已有整车物流网络 的优化配送方案 。 9.一种终端， 其特征在于， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处 理器上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求 1至7中 任一项所述的整车物流网络的优化方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有至少一条指令， 所 述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的整车物流网络 的优化方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115358686 A 3