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申请/专利权人：四川普鑫物流自动化设备工程有限公司

摘要：本发明涉及物流运输技术领域，提出了一种物流订单调度及配送优化系统及方法，该系统包括货物优化任务构建模块、订单调度模块、配送优化任务构建模块和物流配送模块。本发明通过获取物流业务需求，利用数据稀疏性构建了订单调度模型，同时考虑货物分拣时间与货物存储，较现有方法只考虑其中一项而言具有更好的调度优化性能，在物流配送阶段利用LSTM对配送时间花费进行预测并构建任务关联矩阵，根据约束条件对关联矩阵中的元素进行筛选，将满足约束条件的任务关联元素进行最优化求解，最终得到目标配送方案，解决了现有技术提供的物流运输方案物流订单调度与配送的整体效率不高的问题。

主权项：1.一种物流订单调度及配送优化系统，其特征在于，包括：货物优化任务构建模块，所述货物优化任务构建模块被配置为构建考虑货物分拣和货物存储的订单优化任务；其中，所述订单优化任务的表达式，具体为： ；其中，和表示解的左右邻域，而和分别对应两个邻域的超体积，表示可行决策空间，解具体为一个决策向量，是维度大小，表示问题中涉及的决策变量的数量，为货物分拣的时间目标函数，为货物存储的负荷目标函数，当中的变量为临时变量，表示邻域内的决策；订单调度模块，所述订单调度模块被配置为获取物流仓库的仓储分拣关联信息，利用所述仓储分拣关联信息对所述订单优化任务进行求解，获得筛选后的解向量作为订单调度的最终决策；其中，所述订单调度模块，具体包括：解向量生成单元，所述解向量生成单元被配置为获取物流仓库的仓储分拣关联信息，利用所述仓储分拣关联信息生成决策向量，并对所述决策向量进行筛选，获得筛选后的解向量；目标函数更新单元，所述目标函数更新单元被配置为记录订单优化任务中每种决策对目标函数更新的贡献度权重，对筛选后的解向量中每个解赋予对应的权重，并根据所述贡献度权重将停止更新时的筛选后的解向量作为订单调度的最终决策；其中，所述解向量生成单元，具体包括：仓储分拣关联信息获取子单元，所述仓储分拣关联信息获取子单元被配置为获取物流仓库的仓储分拣关联信息；其中，所述仓储分拣关联信息包括所述物流仓库的可存储容量、占用容量和分拣环节数目；决策向量生成子单元，所述决策向量生成子单元被配置为利用初始化后的计算组，基于输入的分拣环节数目，计算获得决策向量；解向量筛选子单元，所述解向量筛选子单元被配置为遍历决策向量计算所述决策向量对应操作下的目标占用容量，根据所述目标占用容量、所述物流仓库的可存储容量和占用容量，对决策向量进行筛选，获得筛选后的解向量；其中，对决策向量进行筛选，获得筛选后的解向量的过程，具体为： ；其中，为决策向量中的第k个解；配送优化任务构建模块，所述配送优化任务构建模块被配置为构建考虑配送工具和配送任务的物流优化任务；物流配送模块，所述物流配送模块被配置为获取物流配送约束条件，利用所述物流配送约束条件对构建的任务关联矩阵进行权重约束计算，获得物流优化任务的可塑性权重，基于所述可塑性权重和所述物流优化任务对任务关联矩阵优化求解，获得物流配送的最终决策；其中，所述物流配送模块，具体包括：物流配送约束单元，所述物流配送约束单元被配置为基于物流配送的基本约束性，生成物流配送约束条件；权重计算单元，所述权重计算单元被配置为将配送任务构建为表征任务执行前后顺序的任务关联矩阵，针对所述任务关联矩阵中的每个行向量利用所述物流配送约束条件进行可塑性权重计算；任务优化求解单元，所述任务优化求解单元被配置为基于所述可塑性权重对所述任务关联矩阵进行优化，并将优化后的任务关联矩阵代入所述物流优化任务进行最小值求解，获得物流配送的最终决策；所述权重计算单元，还包括：任务关联矩阵构建子单元，所述任务关联矩阵构建子单元被配置为将配送任务构建为表征任务执行前后顺序任务关联矩阵；其中，所述任务关联矩阵的表达式，具体为： ；其中，L表示任务数量，表示执行了任务后执行任务，以此类推；可塑性权重计算子单元，所述可塑性权重计算子单元被配置为提取所述任务关联矩阵中的每个行向量，利用所述行向量根据所述物流配送约束条件，约束计算可塑性权重；其中，可塑性权重的表达式，具体为： ；其中，为最小权重，表示权重增幅，表示对的布尔值进行判断，三者为真时为1。

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