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申请/专利权人：罗普特科技集团股份有限公司
摘要：本申请涉及车辆调度管理技术领域，具体涉及一种基于AI车辆平台分析的车辆管理方法及系统，该方法包括：通过AI车辆平台获取即时配送业务下的车辆位置和订单信息，分析各订单的预估容忍时间，基于预估容忍时间分析订单配送成功和拒绝情况的分析，构建订单拒绝概率分布，进而获取每个时刻下各订单的时间敏感度；根据各订单的时间敏感度分析各车辆调控策略的配送优先期望，进一步确定ALNS算法各算子的算子奖励因子，结合每次迭代时各算子的权重系数，计算每次迭代过程中各算子的选择概率，采用ALNS算法获取最优车辆调度策略，对车辆及订单配送路线进行调整管理。本申请可实现满足实际的车辆调度需求，提高算法的收敛速度。
主权项：1.一种基于AI车辆平台分析的车辆管理方法，其特征在于，包括以下步骤：通过AI车辆平台获取即时配送业务下的车辆位置信息和配送的订单信息；针对每个时刻下的各订单，通过分析各订单的商品类型、下单时间和期望配送时间确定各订单的预估容忍时间，基于预估容忍时间分析订单配送成功和拒绝情况的分析，构建订单拒绝概率分布，并结合各订单的预估容忍时间获取每个时刻下各订单的时间敏感度；采用模拟退火算法获取车辆调控初始解，包括调度的车辆数量、每个车辆的订单数量以及每个车辆的订单配送路线，并选取ALNS算法的各算子，在每次迭代过程中，根据各车辆需要配送的所有订单在其预计配送到达时间的时间敏感度的平均值，分析各车辆调控策略的配送优先期望；基于各车辆调控策略的配送优先期望与经过各算子调整后各车辆调控策略的配送优先期望的差异，确定ALNS算法各算子的算子奖励因子，结合每次迭代时各算子的权重系数，计算每次迭代过程中各算子的选择概率；根据初始解和每次迭代过程中的算子的选择概率采用ALNS算法，获取最优车辆调度策略，对车辆及订单配送路线进行调整管理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 罗普特科技集团股份有限公司 一种基于AI车辆平台分析的车辆管理方法及系统
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