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龙图腾网恭喜万联易达物流科技有限公司申请的专利一种货运调度信息管理方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119417337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510015173.9，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权一种货运调度信息管理方法、系统及存储介质是由冯波;方开宇设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种货运调度信息管理方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及货运调度技术领域，尤其涉及一种货运调度信息管理方法、系统及存储介质。所述方法包括以下步骤：对货运平台进行未完成订单采集，得到未完成订单集，其中，未完成订单集包含若干个未完成订单，每个未完成订单至少包括订单ID、订单发布时间、目标货物属性数据、发布人身份数据、始发地、目的地、订单状态标识、订单运输任务进度表、货物堆叠属性、预计发货时间与货物期望到达时间；对未完成订单集进行订单状态分类与标记，得到分类订单集。本发明通过优化车辆的装载空间利用率，能够减少车辆的空驶和半载情况，从而降低燃油消耗和运输成本。

本发明授权一种货运调度信息管理方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种货运调度信息管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对货运平台进行未完成订单采集，得到未完成订单集，其中，未完成订单集包含若干个未完成订单，每个未完成订单至少包括订单ID、订单发布时间、目标货物属性数据、发布人身份数据、始发地、目的地、订单状态标识、订单运输任务进度表、货物堆叠属性、预计发货时间与货物期望到达时间；步骤S2：对未完成订单集进行订单状态分类与标记，得到分类订单集，其中，分类订单集包括正在运输订单子集、运输中断订单子集、待运输订单子集与未接单订单子集；步骤S3：通过货运平台对运输车辆进行实时车辆信息采集，得到运输车辆资料数据集；根据运输车辆资料数据集对运输车辆进行装载容量筛选，得到待分配车辆数据集；步骤S4：根据待分配车辆数据集对运输中断订单子集与未接单订单子集进行智能多维参数调度优化，得到订单-车辆匹配表，并根据正在运输订单子集与订单-车辆匹配表对货运平台进行订单状态更新；其中，步骤S4包括以下步骤：步骤S41：对待分配车辆数据集、运输中断订单子集与未接单订单子集进行多目标优化函数构建，得到多维优化目标函数集；其中，多维优化目标函数集包括总运输时间最小化函数、车辆利用率最大化函数与运输成本最小化函数；步骤S42：根据待分配车辆数据集、运输中断订单子集与未接单订单子集对多维优化目标函数集进行硬约束条件定义，得到硬约束条件集，并对多维优化目标函数集进行软约束条件定义，得到软约束条件集；其中，步骤S42包括以下步骤：步骤S421：根据待分配车辆数据集对运输车辆进行容量约束，得到车辆负载约束矩阵；步骤S422：对运输中断订单子集与未接单订单子集进行时间窗口约束，得到订单时间窗口约束集；步骤S423：根据运输中断订单子集与未接单订单子集对货物进行货物堆叠属性约束，得到货物堆叠规则矩阵；步骤S424：将车辆负载约束矩阵、订单时间窗口约束集与货物堆叠规则矩阵记为硬约束条件集；步骤S425：对运输车辆进行车辆平衡利用约束，得到车辆负载均衡指标矩阵；步骤S426：根据订单-车辆-路径关联特征集对运输车辆进行路径连续性约束，得到路径连续性指标矩阵；步骤S427：根据运输中断订单子集与未接单订单子集对客户进行客户优先级约束，得到客户优先级权重矩阵；其中，步骤S47包括以下步骤：步骤S471：对约束松弛调度函数进行奖励函数设计，得到调度奖励函数；步骤S472：对订单-车辆-路径关联特征集、订单-车辆状态向量集、订单-车辆动作空间集与调度奖励函数进行决策节点属性封装，得到订单-车辆调度决策节点集合；步骤S473：对订单-车辆调度决策节点集合进行多层级决策树构建，得到订单-车辆多层级决策树；步骤S474：对订单-车辆多层级决策树进行UCB启发式节点选择，得到订单-车辆最优扩展节点集，并对订单-车辆最优扩展节点集进行动态宽度树扩展，得到扩展订单-车辆多层级决策树；步骤S475：对扩展订单-车辆多层级决策树进行蒙特卡洛快速情景模拟，得到模拟运输调度模拟结果，并对模拟运输调度模拟结果进行价值反向传播，得到更新订单-车辆多层级决策树；步骤S476：对更新订单-车辆多层级决策树进行调度策略筛选，得到调度最优策略集；步骤S477：根据调度最优策略集对更新订单-车辆多层级决策树进行策略执行路径回溯，到订单-车辆调度决策模型；步骤S428：将车辆负载均衡指标矩阵、路径连续性指标矩阵与客户优先级权重矩阵记为软约束条件集；步骤S43：对硬约束条件集、软约束条件集与多维优化目标函数集进行拉格朗日松弛法集成，得到约束松弛调度函数；步骤S44：对实时交通网络进行动态路况数据采集，得到实时路况数据集，对运输车辆进行历史运输记录采集，得到历史运输数据集，并对实时路况数据集与历史运输数据集进行订单-车辆-路径关系捕捉，得到订单-车辆-路径关联特征集；步骤S45：对待分配车辆数据集、运输中断订单子集与未接单订单子集进行状态空间向量化，得到订单-车辆状态向量集；步骤S46：对待分配车辆数据集、运输中断订单子集与未接单订单子集进行动作空间定义，得到订单-车辆动作空间集；步骤S47：对约束松弛调度函数进行奖励函数设计，得到调度奖励函数，并对订单-车辆-路径关联特征集、订单-车辆状态向量集、订单-车辆动作空间集与调度奖励函数进行马尔可夫决策过程建模，得到订单-车辆调度决策模型；步骤S48：对订单-车辆调度决策模型进行蒙特卡洛树搜索，得到订单-车辆匹配表，并根据正在运输订单子集与订单-车辆匹配表对货运平台进行订单状态更新。

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