物流公司配送路径动态优化（Q-Learning算法）

A尘埃2026-02-08 13:57

业务痛点：某区域物流公司（覆盖10城、500辆配送车、日均订单2万单）存在三大问题：

  • 静态路径低效：依赖人工规划固定路线，早晚高峰拥堵路段绕路率25%，平均配送时间120分钟（行业标杆90分钟）
  • 动态响应滞后：突发交通管制/订单追加时，司机凭经验调整路径，准点率仅75%（目标90%）
  • 成本高企：燃油浪费（绕路）+超时罚款年超5000万元，客户满意度下降（投诉率12%）

算法团队：数据清洗（Spark）、特征工程（状态/动作/奖励特征）、Q-Learning模型训练（Ray分布式）、模拟环境构建（Gym）、策略存储（Feast）

业务团队：API网关、路径优化服务（调用Q-Learning策略）、配送调度系统集成（司机APP/控制台）、监控告警

物流运营团队：通过司机APP接收实时路径，调度员终端干预异常订单

数据准备与特征变化

（1）原数据结构（多源异构数据，来自物流系统）

① 订单系统（delivery_orders，Hive表）

② 车辆GPS（vehicle_gps，Kafka Topic）

json 复制代码 
// 实时车辆状态（每30秒上报）
{ "vehicle_id": "VH001", "lat": 39.9042, "lon": 116.4074, "speed_kmh": 45, "load_kg": 120, "timestamp": "2023-10-01T09:30:00Z" }

③ 交通数据（traffic_status，API接口）

（2）数据清洗（详细代码，算法团队负责）

目标：处理缺失值、时空错位、噪声，输出标准化的订单、车辆、交通数据

代码文件：data_processing/src/main/python/data_cleaning.py

python 复制代码 
import pandas as pd
import numpy as np
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col,when,udf
from pyspark.sql.types import StructType,StructField,DoubleType,StringType,TimestampType  
import logging  

logging.basicConfig(level=logging.INFO)  
logger = logging.getLogger(__name__) 

def clean_order_data(spark,input_path:str,output:str):
	"""清洗订单数据（处理缺失值、异常重量、时间窗口校验）"""
	df = spark.read.parquet(input)
	logger.info(f"原始订单数据量：{df.count()}，缺失值统计：\n{df.select([count(when(col(c).isNull(), c)).alias(c) for c in df.columns]).show()}")  

	# 1.缺失值处理
	# weight_kg缺失，用同类订单（同区域、同优先级）均值填充
	df df.withColumn("weight_kg",# 修改或创建weight_kg列
		when(col("weight_kg").isNull(),
			df.filter(
				col("origin_lat").between(39.9, 40.0) & #维度在39.9到40.0之间
				col("priority") == 3 # 优先级等于3
			).agg(avg("weight_kg")).first()[0]).otherwise(col("weight_kg"))
	)
	# 极端缺失（如区域无同类订单）：用全局均值填充
	global_mean_weight = df.agg(avg("weight_kg")).first()[0]
	df = df.fillna({"weight_kg":global_mean_weight})

	# 2.异常值处理
	# weight_kg > 500kg(超大型货物，单独处理) 或<0.1kg（无效）->标记异常
	df = df.withColumn("is_abnormal_weight",when((col("weight_kg")>500)|(col("weight_kg") < 0.1),1).otherwise(0))
	#时间窗口校验：start >= end ->交换时间
	df = df.withColumn("time_window_start", when(col("time_window_start") > col("time_window_end"), col("time_window_end")).otherwise(col("time_window_start")))
	df = df.withColumn("time_window_end", when(col("time_window_start") > col("time_window_end"), col("time_window_start")).otherwise(col("time_window_end")))

	# 3.去重与保存
	df_clean = df.dropDuplicates(["order_id"]).select(
		"order_id", "origin_lat", "origin_lon", "dest_lat", "dest_lon",  
        "weight_kg", "time_window_start", "time_window_end", "priority"
	)
	df_clean.write.mode("overrite").parquet(out_path)
	logger.info(f"清洗后订单数据量：{df_clean.count()}，保存至{output_path}")  
    return df_clean

if __name__ == "__main__":
	spark = SparkSession.builder.appName("LogisticsDataCleaning").getOrCreate()
	#输入/输出路径（数据湖存储）
	order_input = "s3://logistics-data-lake/raw/delivery_orders.parquet" 
	order_output = "s3://logistics-data-lake/cleaned/orders_cleaned.parquet" 
	clean_order_data(spark,order_input,order_output)
	spark.stop()

（3）特征工程与特征数据生成（明确feature_path/label_path）

将清洗后数据转换为Q-Learning可输入的状态特征矩阵（feature_path）和Q表策略模型（label_path），核心是设计状态、动作、奖励特征

① 状态特征生成（state_feature_generator.py）

python 复制代码 
import pandas as pd  
from shapely.geometry import Point, LineString  
import geopandas as gpd  
import logging  

logging.basicConfig(level=logging.INFO)  
logger = logging.getLogger(__name__)  

def calculate_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):  
    """计算两点间欧氏距离（简化版，实际用Haversine公式）"""  
    return ((lat1 - lat2)**2 + (lon1 - lon2)** 2)**0.5 * 111  # 1度≈111km  

def generate_state_features(cleaned_orders: pd.DataFrame, vehicle_gps: pd.DataFrame, traffic_data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:  
    """生成Q-Learning状态特征（车辆位置+订单+路况）"""  
    # 1. 关联订单与车辆（假设1车1单，简化场景）  
    merged = pd.merge(vehicle_gps, cleaned_orders, left_on="current_order_id", right_on="order_id", how="left")  

    # 2. 计算状态特征  
    state_features = []  
    for _, row in merged.iterrows():  
        # 基础状态：位置、目的地、载重  
        state = {  
            "vehicle_id": row["vehicle_id"],  
            "order_id": row["order_id"],  
            "current_lat": row["lat"], "current_lon": row["lon"],  
            "dest_lat": row["dest_lat"], "dest_lon": row["dest_lon"],  
            "load_kg": row["load_kg"],  
            "remaining_time": (row["time_window_end"] - pd.Timestamp.now()).total_seconds() / 60  # 剩余时间（分钟）  
        }  

        # 路况特征：当前道路拥堵指数（关联GPS位置与交通数据）  
        current_road = traffic_data[traffic_data["road_id"] == row["current_road_id"]]  # 假设GPS含道路ID  
        state["congestion_index"] = current_road["congestion_index"].iloc[0] if not current_road.empty else 0.5  

        # 距离特征：当前位置到目的地距离（km）  
        state["distance_to_dest"] = calculate_distance(  
            row["current_lat"], row["current_lon"], row["dest_lat"], row["dest_lon"]  
        )  

        state_features.append(state)  

    state_df = pd.DataFrame(state_features)  
    logger.info(f"生成状态特征：{len(state_df)}条，示例：\n{state_df.head(2)}")  
    return state_df

② 特征数据生成（generate_feature_data.py，明确feature_path/label_path）

python 复制代码 
import pandas as pd  
import joblib  
import logging  
from state_feature_generator import generate_state_features  

logging.basicConfig(level=logging.INFO)  
logger = logging.getLogger(__name__)  

def generate_feature_data(cleaned_orders_path: str, vehicle_gps_path: str, traffic_data_path: str) -> tuple:  
    """生成状态特征矩阵（feature_path）和Q表策略（label_path）"""  
    # 1. 加载清洗后数据  
    orders = pd.read_parquet(cleaned_orders_path)  
    gps = pd.read_parquet(vehicle_gps_path)  
    traffic = pd.read_parquet(traffic_data_path)  

    # 2. 生成状态特征矩阵（feature_path指向的文件）  
    state_df = generate_state_features(orders, gps, traffic)  
    feature_path = "s3://logistics-data-lake/processed/qlearning_state_features.parquet"  
    state_df.to_parquet(feature_path, index=False)  

    # 3. 初始化label_path（Q表策略文件，训练后生成）  
    label_path = "s3://logistics-data-lake/processed/q_table_policy.joblib"  

    logger.info(f"""  
    【算法团队特征数据存储说明】  
    - feature_path: {feature_path}  
      存储内容：Q-Learning状态特征矩阵（Parquet格式），含列：  
        vehicle_id（车辆ID）、order_id（订单ID）、current_lat/lon（当前位置）、dest_lat/lon（目的地）、  
        load_kg（载重）、remaining_time（剩余时间窗口）、congestion_index（拥堵指数）、distance_to_dest（距目的地距离）  
      示例数据（前2行）：\n{state_df.head(2)}  

    - label_path: {label_path}  
      存储内容：Q表策略模型（Joblib格式），结构为字典：{state_tuple: {action: q_value}}  
        state_tuple: (current_lat, current_lon, dest_lat, dest_lon, congestion_index, ...)  
        action: 0-5（6个动作：0=直行,1=左转,2=右转,3=加速,4=减速,5=等待）  
        q_value: 状态-动作对的期望价值  
      生成时机：Q-Learning训练完成后，由train_qlearning.py写入  
    """)  

    return feature_path, label_path, state_df

数据特征变化对比表（原数据→清洗后→状态特征→Q表策略）：

代码结构

算法团队仓库（algorithm-path-optimization）

text 复制代码 
algorithm-path-optimization/  
├── data_processing/                # 数据清洗（Spark/Scala）  
│   ├── src/main/scala/com/logistics/DataCleaning.scala  # 清洗代码（含订单/车辆/交通）  
│   └── build.sbt                   # 依赖：spark-core, spark-sql  
├── feature_engineering/            # 特征工程（状态/动作/奖励）  
│   ├── state_feature_generator.py  # 状态特征生成（含距离/路况计算）  
│   ├── reward_calculator.py         # 奖励函数实现（时效+成本+体验）  
│   ├── generate_feature_data.py     # 特征数据生成（含feature_path/label_path说明）  
│   └── requirements.txt             # 依赖：pandas, geopandas, shapely  
├── model_training/                 # Q-Learning模型训练（核心）  
│   ├── q_learning.py                # Q-Learning算法实现（含原理注释）  
│   ├── train_qlearning.py           # 训练入口（Ray分布式+模拟环境）  
│   ├── simulate_environment.py      # Gym定制物流仿真环境（路网/订单/交通）  
│   └── qlearning_params.yaml        # 调参记录（ε=0.1, α=0.5, γ=0.9）  
├── feature_store/                  # Feast特征存储（动态特征服务）  
│   ├── feature_repo/                # Feast特征仓库  
│   │   ├── features.py              # 定义实体（vehicle_id）、特征视图（实时位置/路况）  
│   │   └── feature_store.yaml       # Feast配置（在线Redis/离线Parquet）  
│   └── deploy_feast.sh              # 部署Feast到K8s脚本  
└── mlflow_tracking/                # MLflow实验跟踪  
    └── run_qlearning_experiment.py  # 记录ε/α/γ/奖励曲线/收敛状态
python 复制代码 
import numpy as np  
import pandas as pd  
import logging  
from collections import defaultdict  
import ray  
from simulate_environment import LogisticsEnv  # 定制仿真环境  

logging.basicConfig(level=logging.INFO)  
logger = logging.getLogger(__name__)  

class QLearningAgent:  
    def __init__(self, state_dim, action_dim, epsilon=0.1, alpha=0.5, gamma=0.9):  
        """  
        Q-Learning智能体初始化  
        :param state_dim: 状态空间维度（特征数量）  
        :param action_dim: 动作空间维度（6个动作）  
        :param epsilon: ε-贪婪策略的探索率（默认10%探索）  
        :param alpha: 学习率（Q值更新步长，默认0.5）  
        :param gamma: 折扣因子（未来奖励权重，默认0.9）  
        """  
        self.state_dim = state_dim  
        self.action_dim = action_dim  
        self.epsilon = epsilon  # 探索率（ε-贪婪策略）  
        self.alpha = alpha      # 学习率（α）  
        self.gamma = gamma      # 折扣因子（γ）  
        # Q表：嵌套字典 {state: {action: q_value}}，初始Q值为0  
        self.q_table = defaultdict(lambda: defaultdict(float))  

    def choose_action(self, state):
        """ε-贪婪策略选择动作：以ε概率探索（随机动作），1-ε概率利用（最大Q值动作）"""  
        if np.random.uniform(0, 1) < self.epsilon:  
            # 探索：随机选择动作（0-5）  
            return np.random.randint(0, self.action_dim)  
        else:  
            # 利用：选择当前状态下Q值最大的动作  
            state_actions = self.q_table[state]  
            if not state_actions:  # 状态未见过，随机选  
                return np.random.randint(0, self.action_dim)  
            return max(state_actions, key=state_actions.get)  

    def update_q_value(self, state, action, reward, next_state):  
        """Q值更新（核心公式）：Q(s,a) ← Q(s,a) + α[r + γ·maxQ(s',a') - Q(s,a)]"""  
        current_q = self.q_table[state][action]  
        # 下一状态的最大Q值（若next_state未见过，max_q=0）  
        max_next_q = max(self.q_table[next_state].values()) if self.q_table[next_state] else 0  
        # 更新Q值  
        new_q = current_q + self.alpha * (reward + self.gamma * max_next_q - current_q)  
        self.q_table[state][action] = new_q  

    def train(self, env, episodes=1000):  
        """训练Q-Learning智能体：与环境交互episodes轮"""  
        for episode in range(episodes):  
            state = env.reset()  # 重置环境，获取初始状态  
            total_reward = 0  
            done = False  

            while not done:  
                # 1. 选择动作（ε-贪婪策略）  
                action = self.choose_action(state)  
                # 2. 执行动作，获取环境反馈（下一状态、奖励、是否结束）  
                next_state, reward, done, info = env.step(action)  
                # 3. 更新Q值  
                self.update_q_value(state, action, reward, next_state)  
                # 4. 转移到下一状态  
                state = next_state  
                total_reward += reward  

            # 每100轮打印训练进度  
            if episode % 100 == 0:  
                logger.info(f"Episode {episode}, Total Reward: {total_reward:.2f}, Epsilon: {self.epsilon}")  
                # 衰减探索率（随训练进行减少探索）  
                self.epsilon = max(0.01, self.epsilon * 0.995)  

        logger.info("Q-Learning训练完成，Q表收敛")  
        return self.q_table  

# 示例：物流场景状态编码（将状态特征元组化，作为Q表键）  
def encode_state(state_features: dict) -> tuple:  
    """将状态特征字典编码为Q表键（元组）"""  
    return (  
        round(state_features["current_lat"], 4), round(state_features["current_lon"], 4),  
        round(state_features["dest_lat"], 4), round(state_features["dest_lon"], 4),  
        round(state_features["congestion_index"], 2), round(state_features["remaining_time"], 1),  
        round(state_features["load_kg"], 1)  
    )
python 复制代码 
import joblib  
import pandas as pd  
from q_learning import QLearningAgent, encode_state  
from simulate_environment import LogisticsEnv  
from feature_engineering.generate_feature_data import generate_feature_data  
import ray  
import logging  

logging.basicConfig(level=logging.INFO)  
logger = logging.getLogger(__name__)  

def train_and_save_policy():  
    # 1. 初始化Ray分布式训练  
    ray.init(num_cpus=4)  

    # 2. 生成特征数据（获取feature_path和label_path）  
    feature_path, label_path, state_df = generate_feature_data(  
        cleaned_orders_path="s3://logistics-data-lake/cleaned/orders_cleaned.parquet",  
        vehicle_gps_path="s3://logistics-data-lake/cleaned/gps_cleaned.parquet",  
        traffic_data_path="s3://logistics-data-lake/cleaned/traffic_cleaned.parquet"  
    )  

    # 3. 加载状态特征，初始化仿真环境  
    env = LogisticsEnv(state_df)  # 定制物流仿真环境（路网+订单+交通）  
    state_dim = len(env.state_features[0])  # 状态特征维度  
    action_dim = 6  # 6个动作（0-5）  

    # 4. 训练Q-Learning智能体  
    agent = QLearningAgent(  
        state_dim=state_dim, action_dim=action_dim,  
        epsilon=0.1, alpha=0.5, gamma=0.9  
    )  
    q_table = agent.train(env, episodes=2000)  # 训练2000轮  

    # 5. 保存Q表策略到label_path（Joblib文件）  
    joblib.dump(q_table, label_path)  
    logger.info(f"Q表策略已保存至{label_path}，共{len(q_table)}个状态")  

    # 6. 记录MLflow实验  
    import mlflow  
    with mlflow.start_run(run_name="q_learning_path_optimization"):  
        mlflow.log_param("epsilon", agent.epsilon)  
        mlflow.log_param("alpha", agent.alpha)  
        mlflow.log_param("gamma", agent.gamma)  
        mlflow.log_metric("q_table_size", len(q_table))  
        mlflow.log_artifact(label_path)  # 上传Q表文件  

if __name__ == "__main__":  
    train_and_save_policy()

业务团队仓库（business-path-optimization）

text 复制代码 
business-path-optimization/  
├── api_gateway/                    # API网关（Kong配置）  
├── path_optimization_service/      # 路径优化服务（Go）  
│   ├── main.go                     # FastAPI风格Go服务（调用Q表策略+Feast特征）  
│   └── Dockerfile                  # 容器化配置  
├── dispatch_system/                # 配送调度系统（Java+React）  
│   ├── backend/                    # Spring Boot后端（订单管理/路径渲染）  
│   ├── frontend/                   # React前端（司机APP/控制台）  
│   └── sql/                        # PostgreSQL表结构（路径历史/策略版本）  
├── monitoring/                     # 监控告警（Prometheus+Grafana）  
└── deployment/                     # K8s部署配置（服务/Ingress）
go 复制代码 
package main  

import (
	"encoding/json"
	"fmt"
	"log"
	"net/http"
	"path/to/joblib" // 伪代码：Joblib加载Q表
	"path/to/feast"  // 伪代码：Feast客户端
)

// 请求/响应结构体
type PathRequest struct {
	VehicleID string  `json:"vehicle_id"`
	OrderID   string  `json:"order_id"`
	CurrentLat float64 `json:"current_lat"`
	CurrentLon float64 `json:"current_lon"`
}

type PathResponse struct {
	VehicleID   string `json:"vehicle_id"`
	OptimalAction int    `json:"optimal_action"` // 0-5动作
	NextWaypoint  struct {
		Lat float64 `json:"lat"`
		Lon float64 `json:"lon"`
	} `json:"next_waypoint"`
	ETA string `json:"eta"` // 预计到达时间
}

// 全局变量：加载Q表策略和Feast客户端
var qTable map[string]map[int]float64 // 伪代码：Q表结构
var feastClient *feast.Client

func init() {
	// 加载Q表策略（label_path文件）
	qTable = joblib.Load("s3://logistics-data-lake/processed/q_table_policy.joblib")
	// 初始化Feast客户端（调用算法团队特征服务）
	feastClient = feast.NewClient("feast-feature-service:6566") // K8s内部服务名
}

// 路径优化API处理函数
func optimizePathHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	var req PathRequest
	if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&req); err != nil {
		http.Error(w, "Invalid request", http.StatusBadRequest)
		return
	}

	// 1. 调用Feast获取实时特征（路况/剩余时间）
	features, err := feastClient.GetOnlineFeatures(
		[]string{"congestion_index", "remaining_time"}, 
		map[string]interface{}{"vehicle_id": req.VehicleID},
	)
	if err != nil {
		http.Error(w, "Failed to get features", http.StatusInternalServerError)
		return
	}

	// 2. 构造状态特征（编码为Q表键）
	state := encodeState(req.CurrentLat, req.CurrentLon, features.DestLat, features.DestLon, 
		features.CongestionIndex, features.RemainingTime, 0) // 载重简化处理

	// 3. 查询Q表，选择最优动作（最大Q值）
	actionQValues := qTable[state]
	if actionQValues == nil {
		// 状态未见过，随机选择动作（探索）
		actionQValues = make(map[int]float64)
		for i := 0; i < 6; i++ {
			actionQValues[i] = 0.0
		}
	}
	optimalAction := 0
	maxQ := -1e9
	for action, q := range actionQValues {
		if q > maxQ {
			maxQ = q
			optimalAction = action
		}
	}

	// 4. 构造响应（动作→下一航点）
	resp := PathResponse{
		VehicleID: req.VehicleID,
		OptimalAction: optimalAction,
		NextWaypoint: calculateNextWaypoint(req.CurrentLat, req.CurrentLon, optimalAction),
		ETA: calculateETA(req.CurrentLat, req.CurrentLon, features.DestLat, features.DestLon),
	}

	w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
	json.NewEncoder(w).Encode(resp)
}

func main() {
	http.HandleFunc("/api/optimize-path", optimizePathHandler)
	log.Println("Path optimization service started on :8080")
	log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}
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