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申请/专利权人：北京智麟科技有限公司;智麟科技有限公司

摘要：本发明涉及供应链管理领域，特别是一种基于机器学习的供应链管理方法及系统。通过获取仓库系统中初始多源货物状态数据集；利用FCM模糊聚类算法对初始多源货物状态数据集中的货物关联特征进行聚类，基于BP神经网络建立预训练的BP供应链货物需求预测模型，利用SSA麻雀搜索算法对BP供应链货物需求预测模型中超参数进行优化；将目标多源货物状态数据集输入至SSA‑BP供应链货物需求预测模型中进行预测；基于供应链货物需求预测结果生成货物调度策略，基于MPA‑SR阶段性修复的海洋捕食者算法对货物调度策略进行路径规划。可以规划出最优的运输路线和配送计划，能够减少运输时间和成本，提高物流效率。

主权项：1.一种基于机器学习的供应链管理系统，其特征在于，所述供应链管理系统包括以下模块：多源数据获取模块，用于获取仓库系统中的多源货物状态数据，对所述多源货物状态数据进行数据预处理，得到初始多源货物状态数据集；多源数据聚类模块，用于利用FCM模糊聚类算法对所述初始多源货物状态数据集中的货物关联特征进行聚类，得到目标多源货物状态数据集；预测模型建立模块，用于基于BP神经网络建立预训练的BP供应链货物需求预测模型，利用SSA麻雀搜索算法对所述BP供应链货物需求预测模型中超参数进行优化，得到SSA-BP供应链货物需求预测模型；货物需求预测模块，用于将所述目标多源货物状态数据集输入至所述SSA-BP供应链货物需求预测模型中进行预测，得到供应链货物需求预测结果；运输路径规划模块，用于基于所述供应链货物需求预测结果生成货物调度策略，基于MPA-SR阶段性修复的海洋捕食者算法对所述货物调度策略进行路径规划，得到货车运输路径；货车实时调度模块，用于根据所述货车运输路径生成货车调度指令，并将所述货车调度指令传输至货车司机的移动操作终端；所述多源数据获取模块包括以下子模块：格式转换子模块，用于获取仓库系统中的多源货物状态数据，对所述多源货物状态数据中进行数据格式转换，得到第一多源货物状态数据；数据处理子模块，用于将所述第一多源货物状态数据中的异常值进行删除和缺失值进行补充，得到第二多源货物状态数据；标准化处理子模块，用于利用Z-score标准化对所述第二多源货物状态数据进行标准化处理，得到初始多源货物状态数据集；所述多源数据聚类模块包括以下子模块：参数子模块，用于获取初始多源货物状态数据集，确定所述初始多源货物状态数据集中的聚类数目C＝4；随机子模块，用于随机选择C个初始聚类中心，并设置FCM模糊聚类算法中隶属度的权重M，其中M＞1；计算子模块，用于对每个样本数据点和每个初始聚类中心进行隶属度计算，根据当前的隶属度矩阵，重新计算每个聚类中心；得到子模块，用于重复步骤，当满足停止条件时，输出最后得到的聚类中心和隶属度矩阵，得到目标多源货物状态数据集；所述基于BP神经网络建立预训练的BP供应链货物需求预测模型，利用SSA麻雀搜索算法对所述BP供应链货物需求预测模型中超参数进行优化，得到SSA-BP供应链货物需求预测模型，包括：基于BP神经网络建立4个输入节点、4个隐含节点和1个输出节点的BP供应链货物需求预测模型；随机选定SSA麻雀搜索算法的种群进化次数、种群规模和发现者比例参数；获取BP供应链货物需求预测模型的初始权值和阈值，将所述初始权值和阈值设置为初始麻雀种群；计算所述初始麻雀种群中个体的适度值并排序，获取全局最优、最差适度值和所在位置；对麻雀种群进行分类，并利用SSA麻雀搜索算法对发现者、加入者、侦察者的位置进行更新；重新计算适度值，当满足精度要求或达到进化次数后停止迭代，利用最优麻雀种群对BP供应链货物需求预测模型的权值和阈值赋值，得到SSA-BP供应链货物需求预测模型；所述将所述目标多源货物状态数据集输入至所述SSA-BP供应链货物需求预测模型中进行预测，得到供应链货物需求预测结果，包括：设定所述SSA-BP供应链货物需求预测模型的学习率＝0.015、迭代次数＝200；调用SSA-BP供应链货物需求预测模型对所述目标多源货物状态数据集进行训练和预测，得到初始预测值；调整种群进化次数、种群规模、发现者比例的参数值，比较不同参数值时网络的预测值；选取预测值最优时的参数值为SSA-BP供应链货物需求预测模型的设定参数值；其中种群迭代次数为20，发现者数量为20％，得到供应链货物需求预测结果；所述基于所述供应链货物需求预测结果生成货物调度策略，基于MPA-SR阶段性修复的海洋捕食者算法对所述货物调度策略进行路径规划，得到货车运输路径，包括：获取供应链货物需求预测结果中的货物需求数量、货物生产地点、货物类型数据和货车数量；初始化所述MPA-SR阶段性修复的海洋捕食者算法的猎物矩阵U，并设置算法的参数；计算出猎物矩阵的修复概率PU，利用check算法对猎物矩阵U中的每个解决方案进行合法性检查；若所述解决方案违法了约束条件，根据修复概率PU和repair算法对所述解决方案进行修复；对猎物矩阵U进行适应度评估，并构建精英矩阵E，根据海洋捕食者的三个优化阶段更新所述猎物矩阵U，得到货车运输路径；所述根据所述货车运输路径生成货车调度指令，并将所述货车调度指令传输至货车司机的移动操作终端，包括：获取仓库中货车的当前位置信息、载货状态信息、车辆规格信息和司机可工作时间；根据所述货车运输路径生成货车调度指令，所述货车调度指令至少包括出发时间、行驶路线、装载货物详情、卸货地点及时间；将所述货车调度指令传输至货车司机的移动操作终端，并对货车的运输进行实时监测。

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