物流运输管理系统

互联网+物流智能配送网络的核心是配送优化引擎,通过输入路网数据、订单、算法模型库,通过配送优化引擎计算后,得到合理的配送任务;通过车辆调度引擎,对智能配送单元(配送车辆结合手持终端、车载终端、车载摄像头等智能设备)进行配送任务常规调度,遇到突发情况时,支持对智能配送单元的动态调度功能;智能配送单元通过智能终端设备采集实时配送数据,传输给物流运输系统,可以对货物的运输车辆、在途库存和金额、客户满意度等进行实时监控和有效管理。如下图所示:


互联网+物流智能配送网络


线路优化产品发展模式

机器自学习的初步探索如下图所示:首先根据客户经纬度坐标,建立每条配送线路内部客户之间的距离矩阵,然后结合KNN算法,其中:K值的选择代表客户之间的距离远近,首先确定配送线路的第一户,然后通过KNN搜索第一户后面的K户,在K户中对比两两同时出现时,排在前面的频次高的作为第二户,依次类推,求解出线路内部所有客户的配送顺序。将某物流中心市区配送范围内半年的配送数据代入模型自动学习,目前学习后的结果与实际配送客户顺序存在10%的误差,这是对使用精度不高的地图数据进行线路优化的一种有效补偿机制。


机器学习配送顺序思路

未来需要结合更多的实际送货数据和算法模型,如:神经网络算法、模拟退火算法等,进一步完善机器自学习的算法体系,推荐更为合理的配送顺序;甚至更进一步构建真正的物流配送仿真系统,在一定订单规模的情况下,如何进行配送区域的划分、订单的分配、实时配送线路顺序推荐等,做进一步深入的探索和研究。

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