多车辆路径规划方法及多车辆路径规划系统与流程

本发明涉及多车辆路径规划方法及多车辆路径规划系统，尤其涉及存在道路限制的情况下的多车辆路径规划方法及多车辆路径规划系统。

背景技术：

车辆路径规划是城市物流配送的重要环节，也是物流配送信息系统建立的基础和重要模块。车辆路径规划的好坏，对物流配送的效率有非常大的影响。

近年来，虽然配送效率得到不断提升，但城市等的道路拥挤仍较严峻。为缓解日益严峻的交通拥堵压力，各地相继推出限行措施来限制配送车辆通行。例如，存在针对某些特定区域限制某些特定车型的车辆通行的分区域、分车型的限行措施。传统的车辆路径规划技术已经不能满足限行措施下的新要求。

对此，专利文献1(cn1804932a)提供了一种车辆实时动态交通诱导路径优化方法，根据地图数据以及规避路段信息生成导航路径。其中，地图数据中包含通行限制数据，通过用户输入的车辆参数，在规划时与道路数据对应的通行限制数据值做比较，进而规避不能通行的道路，通过迭代，实现一条可以通行的路径。

然而，专利文献1等现有技术存在如下技术问题。首先，地图基础数据更新周期较长，而限制数据更新周期短，这样会造成在使用这种技术的过程中，面临实际道路限行条件与地图中限制数据不符的情况。另外，以上方法均为对单一起点到终点的路径规划，未考虑对于多车辆(例如车队)的路径规划得到最优。

另外，非专利文献1(系统工程理论与实践2017,37(5):1339–1348，基于城市道路限行的多能源多车型车辆路径优化)将站点按限行区域内外分为两部分，规划经过限行区域外站点的路线。对于限行区域内的站点，将其插入到现有路径中，判断其是否与限行条件冲突，若是，派一辆新车来运行这个任务。

然而，非专利文献1等现有技术存在如下技术问题。首先，遇到有违背限行的情况就派新车配送，不符合实际情况。另外，直接将站点以限行区域内外区分，当路线的起点和终点都不在限行区域内时，计划路线仍有可能穿过限行区域。

因此，现有技术都无法提供在存在道路限制的情况下高效地针对多车辆规划路径的路径规划技术。

技术实现要素：

本发明针对现有技术中上述技术问题，其目的在于，提供在存在道路限制的情况下能够满足用户需求且降低总配送成本的多车辆配送方案。

本发明的一个方式提供一种多车辆路径规划方法，规划由多个车辆进行配送的配送路径，其特征在于，包括：输入步骤，输入节点信息和限制信息，所述节点信息表示包括配送中心以及要配送的多个站点在内的多个节点的位置，所述限制信息至少包含车辆通行被限制的至少一个限制区域以及限制时间窗；节点间路线信息计算步骤，基于所述限制信息，针对所述多个节点之中的每两个节点，计算与各个限制时间窗分别对应的节点间路线以及各节点间路线的节点间路线成本，作为与各个限制时间窗分别对应的节点间路线信息；配送方案生成步骤，生成包括所述多个车辆各自以所述配送中心作为起点和终点进行配送的行驶路径信息的配送方案，各个车辆的所述行驶路径信息表示该车辆经过的至少一个所述节点间路线以及该车辆经过各个节点间路线的经过时间；配送方案成本计算步骤，根据与各个车辆的行驶路径信息所表示的各个节点间路线的经过时间对应的节点间路线信息中的节点间路线成本，计算反映了该配送方案所包括的全部车辆各自经过的各个节点间路线的节点间路线成本而得到的配送方案成本；以及配送方案选择步骤，从多个配送方案之中，基于各个配送方案的配送方案成本来选择配送方案。

由此，能够生成考虑了限制区域及其限制时间窗的多车辆配送方案，满足用户的需求而且降低总配送成本。

上述多车辆路径规划方法也可以是，在所述输入步骤中，能够输入由用户利用限制区域的路口信息划分的自定义限制区域的限制信息。

通过使得用户能够自定义限制区域的限制信息，能够与限制区域的变更相应地实时更新限制信息，从而提高了规划的配送方案的准确性。

上述多车辆路径规划方法也可以是，在所述节点间路线信息计算步骤中，针对所述多个节点之中的每两个节点，还生成无限制区域时的节点间路线信息即无限制节点间路线信息，所述配送方案生成步骤还包括：从无限制节点间路线信息提取两个节点之间的节点间路线作为初始路线；基于所述限制信息，判断所述初始路线是否违背限制条件；在所述初始路线不违背限制条件的情况下，将所述初始路线及其经过时间引入该配送方案，从无限制节点间路线信息中提取该两个节点之间的节点间路线成本，作为该配送方案中该车辆在该两个节点之间的节点间路线成本。

由此，在基于无限制区域的初始路线不违背限制条件的情况下优先适用该路线，既节省了运算量也尽可能地降低了路线成本。

上述多车辆路径规划方法也可以是，所述配送方案生成步骤还包括：在所述初始路线违背限制条件的情况下，从与某个限制时间窗对应的节点间路线信息提取所述两个节点之间的节点间路线作为候选路线，基于所述限制信息，判断所述候选路线是否违背限制条件；在所述候选路线不违背限制条件的情况下，将所述候选路线及其经过时间引入该配送方案，从与所述某个限制时间窗对应的节点间路线信息中提取该两个节点之间的节点间路线成本，作为该配送方案中该车辆在该两个节点之间的节点间路线成本。

由此，能够自动地生成与时间窗对应的不违背限制条件的候选路线，提高了所规划的多车辆配送方案的实用性。

上述多车辆路径规划方法也可以是，在所述节点间路线信息计算步骤中，针对所述多个节点之中的每两个节点，还生成限制条件最严格时的节点间路线信息即最大限制节点间路线信息，所述配送方案生成步骤还包括：在从与各个限制时间窗对应的节点间路线信息中提取的候选路线全部违背限制条件的情况下，从所述最大限制节点间路线信息提取该两个节点之间的节点间路线成本，作为该配送方案中该车辆在该两个节点之间的节点间路线成本。

由此，能够自动尽量避开通行总是受限的节点间路线，提高了所规划的多车辆配送方案的实用性。

上述多车辆路径规划方法也可以是，所述限制信息表示限行、限速、拥堵中的至少一种，所述多车辆路径规划方法还包括：限制信息转换步骤，将所述输入步骤中输入的所述限制信息转换为穿过所述限制区域的限制路段、各个限制路段被限制的限制时间窗、以及与限行、限速、拥堵中的至少一种对应的限制速度，在所述节点间路线信息计算步骤中，基于转换后的所述限制信息所包含的限制路段、限制时间窗和限制速度，计算与各个限制时间窗分别对应的节点间路线信息，在所述配送方案生成步骤中判断节点间路线是否违背限制条件时，获取该节点间路线所经过的路段及其经过时间，判断该节点间路线所经过的路段是否为所述限制路段、且所述经过时间是否在该限制路段被限制的限制时间窗内，在该节点间路线所经过的路段为所述限制路段、且所述经过时间在该限制路段被限制的限制时间窗内的情况下，判断为该节点间路线违背限制条件。

由此，能够在规定时间窗内规避禁止通行的区域，又能考虑通过拥堵区域道路的代价，从而以最小的成本规划出满足用户需求的配送方案。而且，能够自动地判断配送方案中的节点间路线是否违背限制条件，从而生成可靠的配送方案。

上述多车辆路径规划方法也可以是，所述配送方案生成步骤和所述配送方案成本计算步骤被迭代执行规定次数，所述配送方案选择步骤将该规定次数的迭代之后所述配送方案成本最小的配送方案作为所选择的配送方案。

由此，能够通过迭代以最小的成本规划出满足用户需求的配送方案，而且还能够抑制设备处理负荷的过度增加。

上述多车辆路径规划方法也可以还包括：配送方案显示步骤，显示由所述配送方案选择步骤选择的配送方案所包括的各个车辆的行驶路径信息。

由此，能够使用户直观地观察所规划的多车辆配送方案，便于用户根据需要预先调整规划或者在配送过程中实时监控。

上述多车辆路径规划方法也可以是，在所述输入步骤中，输入所述节点信息、表示所述多个车辆各自的车型的车型信息、以及所述限制信息，所述限制信息包含与多个车型中的各个车型分别对应的限制区域以及限制时间窗；在所述节点间路线信息计算步骤中，基于所述限制信息，针对所述多个节点之中的每两个节点，按每个车型分别计算与各个限制时间窗分别对应的节点间路线以及各节点间路线的节点间路线成本，作为与各个车型及各个限制时间窗分别对应的节点间路线信息；在所述配送方案成本计算步骤中，根据与各个车辆的车型及各个车辆的行驶路径信息所表示的各个节点间路线的经过时间分别对应的节点间路线信息中的节点间路线成本，计算反映了该配送方案所包括的全部车辆各自经过的各个节点间路线的节点间路线成本而得到的配送方案成本。

上述方案特别适合于混合多种车型的车辆进行配送的混编车队的配送方案规划，在实际的物流配送中有着重大的意义。

本发明的另一方式还提供一种多车辆路径规划系统，规划由多个车辆进行配送的配送路径，其特征在于，包括：输入单元，输入节点信息和限制信息，所述节点信息表示包括配送中心以及要配送的多个站点在内的多个节点的位置，所述限制信息至少包含车辆通行被限制的至少一个限制区域以及限制时间窗；节点间路线信息计算单元，基于所述限制信息，针对所述多个节点之中的每两个节点，计算与各个限制时间窗分别对应的节点间路线以及各节点间路线的节点间路线成本，作为与各个限制时间窗分别对应的节点间路线信息；配送方案生成单元，生成包括所述多个车辆各自以所述配送中心作为起点和终点进行配送的行驶路径信息的配送方案，各个车辆的所述行驶路径信息表示该车辆经过的至少一个所述节点间路线以及该车辆经过各个节点间路线的经过时间；配送方案成本计算单元，根据与各个车辆的行驶路径信息所表示的各个节点间路线的经过时间对应的节点间路线信息中的节点间路线成本，计算反映了该配送方案所包括的全部车辆各自经过的各个节点间路线的节点间路线成本而得到的配送方案成本；以及配送方案选择单元，从多个配送方案之中，基于各个配送方案的配送方案成本来选择配送方案。

本发明的多车辆路径规划系统的上述各具体方式及其效果，也能够通过多车辆路径规划方法、多车辆路径规划装置、使计算机执行多车辆路径规划方法的多车辆路径规划程序、或者存储了多车辆路径规划程序的记录介质实现。

附图说明

图1是表示多车辆路径规划技术的概要的示意图。

图2是表示限制区域的示意图。

图3是表示本发明第一实施方式的多车辆路径规划系统的框图。

图4是表示本发明第一实施方式的多车辆路径规划系统所执行的处理即多车辆路径规划方法的流程图。

图5是表示节点间路线信息的一例的示意表。

图6是表示本发明第一实施方式的多车辆路径规划方法的一个具体例的流程图。

图7是表示本发明第一实施方式的多车辆路径规划方法的一个具体例中计算两节点之间所耗成本的一个具体方法的流程图。

图8是表示转换后限制信息的一例的示意表。

图9是表示本发明第一实施方式的多车辆路径规划方法的一个具体例中判断节点间路线是否违背限制条件的一个具体方法的流程图。

图10是表示本发明第二实施方式的多车辆路径规划系统的框图。

图11是表示本发明第二实施方式的多车辆路径规划系统所执行的处理即多车辆路径规划方法的流程图。

附图标记说明：

1多车辆路径规划系统；10输入单元；20节点间路线信息计算单元；30配送方案生成单元；40配送方案成本计算单元；50配送方案选择单元；2配送数据库；3交通信息数据库。

具体实施方式

以下结合附图、实施方式及具体例对本发明进行更详细的说明。其中，下述说明只是为了方便理解本发明而举出的例子，不用于限定本发明的范围。在具体实施方式中，装置和系统所具备的部件可以根据实际情况变更、删减或追加，方法的步骤可以根据实际情况变更、删减、追加或改变顺序。

(第一实施方式)

首先，说明多车辆路径规划技术的概要。作为一例，车辆路线问题(vrp)是指一定数量的客户，各自有不同数量的货物需求，配送中心向客户提供货物，由一个车队负责分送货物，组织适当的行车路线。其目标是使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的。图1是表示多车辆路径规划技术的概要的示意图。如图1所示，多个车辆分别以配送中心(例如仓库)作为配送的起点和终点，基于规划的配送方案共同向多个站点进行配送。在图1中示出了3个车辆共同向12个站点进行配送的例子，但车辆和站点的数量都不限于此。

接着，说明车辆的通行受到限制的限制区域。图2是表示限制区域的示意图。如图2所示，地点a与地点b之间存在限制区域，车辆在该限制区域中的通行被禁止。因此，车辆无法从地点a沿图中虚线所示的路线前往地点b，而只能沿着图中实线所示的路线绕过限制区域。在此，车辆的通行受到限制的区域，不仅可以包括上述车辆的通行被禁止的限行区域，还可以包括车辆的通行受到影响的拥堵区域、车辆的行驶速度受到限制的限速区域等。另外，也可以根据时间段、车辆的车型等采取不同的限制措施。

具体说明本发明的第一实施方式。首先说明本发明第一实施方式的多车辆路径规划系统1。图3是表示本发明第一实施方式的多车辆路径规划系统1的框图，其中的箭头表示数据传输的方向。如图3所示，本发明第一实施方式的多车辆路径规划系统1规划由多个车辆进行配送的配送路径，具备输入单元10、节点间路线信息计算单元20、配送方案生成单元30、配送方案成本计算单元40和配送方案选择单元50。其中，多车辆路径规划系统1的上述各部例如可以通过软件模块的方式实现，或者也可以通过专用的硬件集成电路的方式实现。多车辆路径规划系统1既可以由单体的计算机或服务器实现，也可以由分体的多个设备、例如由多台服务器构成的云计算服务器实现。另外，也可以通过计算机的处理器执行被预先存储在记录介质中的多车辆路径规划程序，实现多车辆路径规划系统1的上述各部的功能，从而作为多车辆路径规划装置实施本实施方式。以下具体说明多车辆路径规划系统1的各部。

输入单元10输入节点信息和限制信息。如图3所示，输入单元10例如从配送数据库2输入节点信息。节点信息表示包括配送中心以及要配送的多个站点在内的多个节点的位置。例如，节点信息被表现为由配送中心及要配送的站点组成的节点集。当然，输入单元10不限于从配送数据库2输入节点信息，也可以由用户手动输入，或利用便携式存储介质输入等。

另外，输入单元10例如从交通信息数据库3输入限制信息。限制信息至少包含车辆通行被限制的至少一个限制区域以及限制时间窗。车辆通行被限制，例如包括禁止通行(限行)、通行受到影响(拥堵)、行驶速度受到限制(限速)等情况，限制信息例如包括：限制区域边界的坐标、限制时间窗、区域内不同种类路段的速度等。

进而，输入单元不限于从交通信息数据库3输入限制信息。例如，用户还能够通过输入单元10自行设置限制区域。例如，用户可以利用限制区域的路口信息来划分限制区域，从而自定义限制区域的限制信息。一般而言，地图基础数据更新周期较长，而限制数据更新周期短，这样会造成实际道路限制条件与地图中限制信息不符的情况。对此，通过使得用户能够自定义限制区域的限制信息，能够与限制区域的变更相应地实时更新限制信息，从而提高了规划的配送方案的准确性。

节点间路线信息计算单元20基于输入单元10输入的限制信息，针对节点信息所示的多个节点之中的每两个节点，计算与各个限制时间窗分别对应的节点间路线以及各节点间路线的节点间路线成本，作为与各个限制时间窗分别对应的节点间路线信息。在此，节点间路线可以通过基础地图和限制区域条件来生成。节点间路线成本例如是将节点间路线的距离成本和耗时成本组合而得到的成本，可以通过对距离成本与耗时成本进行加权相加而得到，但不限于此，也可以还酌情考虑其他因素。

配送方案生成单元30生成包括多个车辆各自以配送中心作为起点和终点进行配送的行驶路径信息的配送方案。其中，各个车辆的行驶路径信息表示该车辆经过的至少一个节点间路线以及该车辆经过各个节点间路线的经过时间。配送方案生成单元30例如可以基于节点间路线信息计算单元20生成的与限制时间窗对应的多个节点间路线信息，使用破坏重建算法来生成各个车辆的行驶路径，但不限于此，也可以使用其他方式。在此，配送方案生成单元30可以生成多个候选配送方案。

配送方案成本计算单元40根据与各个车辆的行驶路径信息所表示的节点间路线的经过时间对应的节点间路线信息中的节点间路线成本，计算反映了该配送方案所包括的全部车辆各自经过的各个节点间路线的节点间路线成本而得到的配送方案成本。配送方案成本例如通过将该配送方案所包括的全部车辆的全部节点间路线成本相加而得到，但不限于此，例如也可以是加权相加等。在此，配送方案成本计算单元40针对配送方案生成单元30生成的多个候选配送方案分别计算配送方案成本。

配送方案选择单元50从多个配送方案之中，基于各个配送方案的配送方案成本来选择配送方案。例如，配送方案选择单元50选择配送方案成本最小的配送方案，但不限于此，也可以选择配送方案成本中较小的规定个数的配送方案供用户选择等。

接着说明本发明的第一实施方式的多车辆路径规划系统1所执行的处理即多车辆路径规划方法。图4是表示本发明第一实施方式的多车辆路径规划系统所执行的处理即多车辆路径规划方法的流程图。图4所示的流程例如在多个车辆执行配送的前一天执行，以便规划第二天的配送方案。多车辆路径规划方法例如可以通过计算机执行多车辆路径规划程序来实现。

如图4所示，首先在输入步骤s101中，输入单元10输入节点信息和限制信息。例如，输入单元10输入包括节点a、节点b和节点c等的多个节点的信息、以及表示限行区域的限制信息。例如，节点a是配送中心，节点b、节点c等多个节点是要配送的站点。

接着在节点间路线信息计算步骤s102中，节点间路线信息计算单元20基于限制信息，针对多个节点之中的每两个节点，计算与各个限制时间窗分别对应的节点间路线以及各节点间路线的节点间路线成本。例如，节点间路线信息计算单元20针对每个限制时间窗，分别计算节点a、节点b、节点c以及其他节点两两之间的节点间路线及其成本，并作为与各个限制时间窗分别对应的节点间路线信息。

图5是表示节点间路线信息的一例的示意表。图5所示的节点间路线信息表对应于某个限制时间窗，对应于每个限制时间窗都计算一个节点间路线信息表。节点间路线信息计算单元20基于该限制时间窗的限制信息，分别计算出以节点a作为起点且以节点b作为终点、以节点b作为起点且以节点a作为终点、以节点a作为起点且以节点c作为终点、以节点c作为起点且以节点a作为终点、以节点b作为起点且以节点c作为终点、以节点c作为起点且以节点b作为终点等的全部节点之间的节点间路线以及节点间路线成本。其中，节点间路线包括该路线所经过的位置(例如经纬度)、该位置对应的路段信息、以及经过该位置的时间等。另外，节点间路线成本(例如c_ab)可以通过该节点间路线的耗时(例如t_ab)与距离(例如d_ab)的加权相加而得到。

接着在配送方案生成步骤s103中，配送方案生成单元30生成包括多个车辆各自以配送中心作为起点和终点进行配送的行驶路径信息的配送方案。各个车辆的行驶路径信息表示该车辆经过的至少一个节点间路线，例如在某车辆以节点a作为配送起点经过节点b、节点c最后返回节点a的情况下，该车辆的行驶路径包括与该车辆的经过时间分别对应的节点间路线r_ab、r_bc、r_ca。

接着在配送方案成本计算步骤s104中，配送方案成本计算单元40根据与各个车辆的行驶路径信息所表示的节点间路线的经过时间对应的节点间路线信息中的节点间路线成本，计算反映了该配送方案所包括的全部车辆各自经过的各个节点间路线的节点间路线成本而得到的配送方案成本。例如，在某配送方案中某车辆的行驶路径包括节点间路线r_ab、r_bc、r_ca的情况下，配送方案成本计算单元40分别根据与该车辆经过节点间路线r_ab的时间对应的节点间路线信息中的节点间路线成本c_ab、与该车辆经过节点间路线r_bc的时间对应的节点间路线信息中的节点间路线成本c_bc、以及与该车辆经过节点间路线r_ca的时间对应的节点间路线信息中的节点间路线成本c_ca，通过相加或加权相加等计算该车辆的配送成本。进而，根据该配送方案中全部车辆的配送成本，通过相加或加权相加等计算该配送方案的成本。

最后在配送方案选择步骤s105中，配送方案选择单元50从多个配送方案之中，基于各个配送方案的配送方案成本来选择配送方案。例如，配送方案选择单元50选择配送方案成本最小的配送方案。

根据本实施方式的多车辆路径规划系统及多车辆路径规划方法，通过考虑限制区域及其限制时间窗，按每个限制时间窗计算两两节点之间的节点间路线信息，从而在生成多车辆的配送方案中各车辆的行驶路径时，能够利用对应时间的节点间路线信息生成行驶路径所包括的各节点间路线并计算各节点间路线的成本。由此，能够生成考虑了限制区域及其限制时间窗的多车辆配送方案，满足用户的需求而且降低总配送成本。

(第一实施方式的具体例)

以下说明第一实施方式的一个具体例。该具体例的多车辆路径规划系统1与图3所示的相同，在此不做赘述。以下说明该具体例的多车辆路径规划方法。

图6是表示本发明第一实施方式的多车辆路径规划方法的一个具体例的流程图。如图6所示，在步骤s201中，输入单元10输入节点信息及限制信息。在步骤s202中，节点间路线信息计算单元20将节点转换为矩阵赋值，矩阵编号对应于实际节点编号。在步骤s203中，节点间路线信息计算单元20基于限制信息计算所有节点两两之间路线、距离和耗时写入节点间路线信息，对应不同的时间窗生成不同的节点间路线信息。

在步骤s204中，节点间路线信息计算单元20针对多个节点之中的每两个节点，还生成无限制区域时的节点间路线信息即无限制节点间路线信息。另外，在步骤s204中，节点间路线信息计算单元20还可以针对多个节点之中的每两个节点，生成限制条件最严格时的节点间路线信息即最大限制节点间路线信息。所谓限制条件最严格，例如所有限制区域都作为全天限制，即限制时间窗为全天24小时，还可以作为限制的最小速度并入计算。

在步骤s205中，配送方案生成单元30基于破坏重建算法产生候选配送方案。作为破坏重建算法的一例，例如首先生成一个可允许的配送方案，然后选择一个破坏模式，破坏该配送方案中的一部分，即对一部分站点不进行配送，接着通过将这些站点重新加入配送来重建配送方案，并判断重建的配送方案是否可以接受。

在步骤s206中，配送方案成本计算单元40计算候选配送方案的成本，以便判断该候选配送方案是否优于当前的最优方案。在步骤s206中判断为不优于当前最优方案的情况下，返回步骤s205，生成新的候选配送方案。在步骤s206中判断为优于当前最优方案的情况下，执行步骤s207，配送方案选择单元50将候选配送方案更新为当前最优方案。

在步骤s208中，配送方案选择单元50判断是否达到了规定的迭代次数。在步骤s208中判断为没有达到的情况下，返回执行步骤s205，生成新的候选配送方案。在步骤s208中判断为达到了规定迭代次数的情况下，执行步骤s209，通过转换矩阵将当前最优方案所经过的矩阵节点转换为实际节点。

即，配送方案生成单元30的处理(配送方案生成步骤)和配送方案成本计算单元40的处理(配送方案成本计算步骤)被迭代执行规定次数，配送方案选择单元50将该规定次数的迭代之后配送方案成本最小的配送方案(当前最优方案)作为所选择的配送方案。迭代次数越多，得到成本更小的配送方案的可能性越高，但设备处理负荷就越重，因此，迭代次数可以根据实际需要和设备处理能力等酌情决定。由此，能够通过迭代以最小的成本规划出满足用户需求的配送方案，而且还能够抑制设备处理负荷的过度增加。

接着，在步骤s210中，执行配送方案显示步骤，显示由配送方案选择单元50选择的配送方案(当前最优方案)所包括的各个车辆的行驶路径信息。例如，可以通过地图显示模块显示配送方案所包括的行驶路径，既可以用于预先计划，也可以用于实时监控。由此，能够使用户直观地观察所规划的多车辆配送方案，便于用户根据需要预先调整规划或者在配送过程中实时监控。

以下说明在上述具体例中计算两节点之间所耗成本的一个具体方法。图7是表示本发明第一实施方式的多车辆路径规划方法的一个具体例中计算两节点之间所耗成本的一个具体方法的流程图。图7的流程例如在图6的流程的步骤s205中生成候选配送方案的过程中执行。

如图7所示，首先在步骤s301中，配送方案生成单元30输入两个节点(起点和终点)的位置和出发时间。接着在步骤s302中，从无限制区域时的无限制节点间路线信息提取两个节点之间的节点间路线作为初始路线。在步骤s303中，基于限制信息，判断该初始路线是否违背限制条件。在步骤s303中判断为初始路线不违背限制条件的情况下，执行步骤s304，将初始路线及其经过时间引入该配送方案，从无限制节点间路线信息中提取该两个节点之间的节点间路线成本，作为该配送方案中该车辆在该两个节点之间的节点间路线成本。通过生成无限制区域时的节点间路线信息，并从无限制区域时的节点间路线信息提取初始路线，能够在该初始路线不违背限制条件的情况下优先适用该路线，既节省了运算量也尽可能地降低了路线成本。

在步骤s303中判断为初始路线违背限制条件的情况下，执行步骤s305，从与某个限制时间窗对应的节点间路线信息、例如下一个限制时间窗的节点间路线信息提取该两个节点之间的节点间路线作为候选路线。接着，返回步骤s303，基于限制信息，判断该候选路线是否违背限制条件。在步骤s303中判断为该候选路线不违背限制条件的情况下，执行步骤s304，将该候选路线及其经过时间引入该配送方案，从与该限制时间窗对应的节点间路线信息中提取该两个节点之间的节点间路线成本，作为该配送方案中该车辆在该两个节点之间的节点间路线成本。即，在基于无限制区域的初始路线违背限制条件的情况下，循环查看与各限制时间窗对应的节点间路线信息来提取候选路线，并判断该候选路径是否满足限制条件，能够自动地生成与时间窗对应的不违背限制条件的候选路线，提高了所规划的多车辆配送方案的实用性。

在循环执行步骤s303并判断为从与各个限制时间窗对应的节点间路线信息中提取的候选路线全部违背限制条件的情况下，执行步骤s306，从最大限制节点间路线信息提取该两个节点之间的节点间路线成本，作为该配送方案中该车辆在该两个节点之间的节点间路线成本。即，由于循环结束仍没有找到合适的路线，认为该车辆在这两个节点之间的通行总是受到限制，因此适用限制最严格的节点间路线信息来返回这两个节点之间的成本最大的路线(回落方案)，以使生成的该车辆的行驶路径尽量避开这两个节点之间的节点间路线。由此，能够自动尽量避开通行总是受限的节点间路线，提高了所规划的多车辆配送方案的实用性。

以下说明在上述具体例中对输入的限制信息进行转换的处理。本具体例的多车辆路径规划方法还可以包括限制信息转换步骤。在限制信息转换步骤中，输入单元10将输入的限制信息转换为穿过限制区域的限制路段、以及各个限制路段被限制的限制时间窗。图8是表示转换后限制信息的一例的示意表。如图8所示，例如根据限制区域边界的位置(例如经纬度)，查找与该位置对应的路段，从而将输入的限制信息转换为穿过限制区域边界的路段以及与该路段对应的时间窗的集合，例如以限制信息哈希表的形式保存。另外，在限制信息包括限行、限速、拥堵中的至少一种的情况下，还可以将限制信息转换为与限行、限速、拥堵中的至少一种对应的限制速度。例如，将限行区域内路段的限制速度设定为0，将拥堵区域内路段的限制速度设定为大于0的值，将限速区域内路段的限制速度设定为与限速相应的值。

进而，节点间路线信息计算单元20基于转换后的限制信息所包含的限制路段、限制时间窗和限制速度，计算与各个限制时间窗分别对应的节点间路线信息。例如，基于基础地图和转换后限制信息，改变限制区域内不同限制种类的路段所对应的限制速度，在改变后的地图上计算节点两两之间的路线、耗时、距离并存入节点间路线信息表中。

通过对限行区域、拥堵区域等各种限制区域的不同处理，能够在规定时间窗内规避禁止通行的区域，又能考虑通过拥堵区域道路的代价，从而以最小的成本规划出满足用户需求的配送方案。

以下说明在上述具体例中判断节点间路线是否违背限制条件的一个具体例。图9是表示本发明第一实施方式的多车辆路径规划方法的一个具体例中判断节点间路线是否违背限制条件的一个具体方法的流程图。图9的流程例如在图7的流程的步骤s303中执行。

如图9所示，首先在步骤s401中，配送方案生成单元30针对要进行判断的节点间路线，获取该节点间路线所经过的路段及其经过时间。例如，在计算节点间路线信息时，计算节点间路线经过的位置(例如经纬度)，查找与该位置对应的路段以及经过该路段的时间并保存。接着在步骤s402中，判断该节点间路线所经过的路段是否为上述转换后的限制信息所表示的限制路段。例如，通过判断该节点间路线所经过的路段id与限制信息哈希表中的路段id是否有交集，判断该节点间路线所经过的路段与转换后的限制信息所包括的限制路段是否一致。在步骤s402中判断为不是限制路段的情况下，执行步骤s403，判断为该节点间路线不违背限制条件。

在步骤s402中判断为是限制路段的情况下，执行步骤s404，进一步判断该节点间路线的经过时间是否在该限制路段的限制时间窗内。在步骤s404中判断为不在限制时间窗内的情况下，执行步骤s403，判断为该节点间路线不违背限制条件。在步骤s404中判断为在限制时间窗内的情况下，执行步骤s405，判断为该节点间路线违背限制条件。

通过将限制信息转换为路段和相应的限制时间窗的集合，并利用查找该集合来判断节点间路线是否为限制路段且处于限制时间窗内，能够自动地判断配送方案中的节点间路线是否违背限制条件，从而生成可靠的配送方案。

(第二实施方式)

具体说明本发明的第二实施方式。本实施方式在第一实施方式的基础上，提供了针对与车型信息相应的限制信息的多车辆路径规划技术。以下着重说明本实施方式相对于第一实施方式的不同点，关于与第一实施方式相同或类似的内容，在本实施方式中省略说明。

首先说明本实施方式的多车辆路径规划系统1。图10是表示本发明第二实施方式的多车辆路径规划系统1的框图。如图10所示，本实施方式的多车辆路径规划系统1的各结构与第一实施方式相同，功能有所不同。

输入单元10从配送数据库2不仅输入节点信息，还输入表示要进行配送的多个车辆各自的车型的车型信息。作为车型，例如包括小型货车、大型货车、集装箱货车等。要进行配送的多个车辆既可以都属于某一种车型，也可以分别属于多个车型。进而，输入单元10输入的限制信息包含与多个车型中的各个车型分别对应的限制区域以及限制时间窗。其中，车型信息和与车型对应的限制信息不限于从配送数据库2或者交通信息数据库3输入，也可以由用户自定义输入。

节点间路线信息计算单元20基于与各个车型对应的限制信息，针对多个节点之中的每两个节点，按每个车型分别计算与各个限制时间窗分别对应的节点间路线以及各节点间路线的节点间路线成本，作为与各个车型及各个限制时间窗分别对应的节点间路线信息。

配送方案成本计算单元40根据与各个车辆的车型及各个车辆的行驶路径信息所表示的节点间路线的经过时间分别对应的节点间路线信息中的节点间路线成本，计算反映了该配送方案所包括的全部车辆各自经过的各个节点间路线的节点间路线成本而得到的配送方案成本。

接着说明本实施方式的多车辆路径规划系统1所执行的处理即多车辆路径规划方法。图11是表示本发明第二实施方式的多车辆路径规划系统1所执行的处理即多车辆路径规划方法的流程图。

如图11所示，在输入步骤s501中，输入单元10从配送数据库2输入节点信息、例如表示由2辆小型货车和1辆大型货车进行配送的车型信息、以及对于限制区域a在时间窗9:00～17:00内大型货车限行而小型货车全天不限行的限制信息。

在节点间路线信息计算步骤s502中，节点间路线信息计算单元20基于与各个车型对应的限制信息，针对多个节点之中的每两个节点，例如对小型货车计算无限制的节点间路线信息，对大型货车计算与时间窗9:00～17:00对应的节点间路线信息。

在配送方案生成步骤s503中，配送方案生成单元30生成包括该2辆小型货车和1辆大型货车的行驶路径信息的配送方案。

在配送方案成本计算步骤s504中，配送方案成本计算单元40例如根据2辆小型货车和1辆大型货车的行驶路径信息所表示的节点间路线的经过时间分别对应的节点间路线信息中的节点间路线成本，计算配送方案成本。

在配送方案选择步骤s505中，配送方案选择单元50从该2辆小型货车和1辆大型货车的多个配送方案之中，基于配送方案成本选择配送方案。

基于参与配送的多个车辆各自的车型和与车型对应的限制信息，生成与各车型及各限制时间窗对应的节点间路线信息，特别适合于混合多种车型的车辆进行配送的混编车队的配送方案规划，在实际的物流配送中有着重大的意义。

以上参照附图说明了本发明的具体实施方式和具体例。其中，以上说明的具体实施方式和具体例仅是本发明的具体例子，用于理解本发明，而不用于限定本发明的范围。本领域技术人员能够基于本发明的技术思想对具体实施方式和具体例进行各种变形、组合和要素的合理省略，由此得到的方式也包括在本发明的范围内。例如，上述各实施方式和具体例皆可以相互组合，其组合而成的实施方式也包含在本发明的范围中。