基于联邦学习的快递业务路径规划系统研究与实现

发布时间：2025-03-15 05:44

　　随着移动互联网的快速发展,各种各样的配送服务迅速发展,如快递配送服务、外卖送餐服务、打车服务等。为了节省配送员的时间,在尽量短的时间内完成多个快递的配送,选择一条合理的路径显得尤为重要。目前配送服务一般由配送员根据用户订单信息基于个人历史经验人为规划路径进行配送,当快递数量较多时路径就不一定最优,而路径的优劣会直接影响配送的效率和配送服务的质量,好的路径规划算法会大大提高配送效率,降低企业成本,同时也会给用户带来更好的服务体验。目前大多数的路径规划场景都是已知全局信息,所采用的算法往往都是从司机的角度考虑,以求为每个司机规划尽量短的路径经过所有需要经过的点。本文设计并实现了一个快递业务路径规划系统,考虑在规划及配送过程中有新订单加入、不知道全局信息的场景,创新性的从订单(即路径中的点)的角度考虑,为每个新加入的订单选择合适的司机并插入到合适的位置,从而形成司机的新路径。本文首先总结归纳了现有主流的路径规划算法,并介绍了联邦学习的相关技术理论。由于本文场景的特殊性,大多数现有的路径规划算法不适用于该场景。本文首先采用穷举法求解,此方法可以求得最优解,但在大型实例下不能快速求解,因此需要优化...

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究工作的背景与意义
    1.2 国内外研究现状和发展势态
    1.3 本文的主要内容
    1.4 论文的组织结构
第二章 相关技术理论
    2.1 路径规划相关技术理论
        2.1.1 穷举法
        2.1.2 动态规划法
        2.1.3 分支限界法
        2.1.4 遗传算法
        2.1.5 蚁群算法
        2.1.6 模拟退火算法
        2.1.7 强化学习方法
    2.2 联邦学习相关技术理论
        2.2.1 联邦学习的基本概念
        2.2.2 联邦学习的分类
        2.2.3 联邦学习系统架构
        2.2.4 联邦学习的应用
    2.3 本章小结
第三章 系统设计与实现
    3.1 业务场景
    3.2 业务需求
    3.3 整体系统架构与实现
        3.3.1 系统架构
        3.3.2 具体实现
    3.4 路径规划模块设计与实现
        3.4.1 路径规划模块设计
        3.4.2 路径规划模块实现
    3.5 查询接口设计与实现
        3.5.1 根据司机ID查路径
        3.5.2 根据订单编号查路径
    3.6 更新接口设计与实现
    3.7 本章小结
第四章 路径规划算法及其实现
    4.1 穷举法
        4.1.1 算法概述
        4.1.2 算法实现
    4.2 聚类法
        4.2.1 算法概述
        4.2.2 算法实现
    4.3 联邦学习法
        4.3.1 算法概述
        4.3.2 算法实现
    4.4 本章小结
第五章 实验及结果分析
    5.1 系统功能测试
        5.1.1 路径规划接口
        5.1.2 查询接口
        5.1.3 更新接口
    5.2 算法对比实验
        5.2.1 穷举法
        5.2.2 聚类法
        5.2.3 联邦学习法
    5.3 结果分析
第六章 全文总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 后续工作展望
致谢
参考文献



本文编号：4035254