一種基于智能設備的云配送任務處理方法及系統技術方案

本發明專利技術涉及數據處理領域，公開了一種基于智能設備的云配送任務處理方法及系統，用于提高燃氣瓶配送的效率。方法包括：對多個待處理配送訂單進行訂單信息提取，得到目標訂單信息，并將目標訂單信息輸入第一配送站點分布模型進行配送站點關聯匹配，得到多個第一燃氣瓶配送站點；進行主成分關系分析，得到主成分關系分析結果并進行訂單劃分，得到多個配送訂單集合；構建站點智能體并進行訂單負載分析，得到訂單負載數據，并獲取燃氣瓶狀態監控數據；根據訂單負載數據和燃氣瓶狀態監控數據進行配送站點篩選，生成多個第二燃氣瓶配送站點，并構建第二配送站點分布模型；進行配送路徑優化，生成目標云配送任務處理結果。生成目標云配送任務處理結果。生成目標云配送任務處理結果。

【技術實現步驟摘要】
一種基于智能設備的云配送任務處理方法及系統


[0001]本專利技術涉及數據處理領域，尤其涉及一種基于智能設備的云配送任務處理方法及系統。

技術介紹

[0002]隨著數字化和智能化技術的飛速發展，物流配送行業也面臨著新的挑戰和機遇。在傳統物流配送中，燃氣瓶配送作為一種特殊的配送任務，涉及到燃氣安全、配送效率等方面的問題，對配送服務提出了更高的要求。
[0003]傳統的燃氣瓶配送通常由人工操作和調度，存在著配送效率低、成本高、資源浪費等問題。為了提高燃氣瓶配送的效率和質量，以及實現更加智能化和便捷化的配送服務，基于智能設備的云配送任務處理方法應運而生。

技術實現思路

[0004]本專利技術提供了一種基于智能設備的云配送任務處理方法及系統，用于提高燃氣瓶配送的效率。
[0005]本專利技術第一方面提供了一種基于智能設備的云配送任務處理方法，所述基于智能設備的云配送任務處理方法包括：基于預置的云配送管理平臺獲取燃氣瓶云配送任務，并對所述燃氣瓶云配送任務進行任務訂單查詢，得到多個待處理配送訂單；對所述多個待處理配送訂單進行訂單信息提取，得到每個待處理配送訂單的目標訂單信息，并將所述目標訂單信息輸入預置的第一配送站點分布模型進行配送站點關聯匹配，得到多個第一燃氣瓶配送站點；對所述目標訂單信息進行主成分關系分析，得到主成分關系分析結果，并根據所述主成分關系分析結果對所述多個第一燃氣瓶配送站點進行訂單劃分，得到多個配送訂單集合；構建每個第一燃氣瓶配送站點的站點智能體，并根據所述多個配送訂單集合對所述站點智能體進行訂單負載分析，得到每個站點智能體的訂單負載數據，并通過預置的智能設備獲取每個站點智能體的燃氣瓶狀態監控數據；根據所述訂單負載數據和所述燃氣瓶狀態監控數據對每個站點智能體進行配送站點篩選，生成多個第二燃氣瓶配送站點，并構建所述多個第二燃氣瓶配送站點對應的第二配送站點分布模型；對所述第二配送站點分布模型進行配送路徑優化，生成目標云配送任務處理結果。
[0006]結合第一方面，在本專利技術第一方面的第一種實現方式中，所述基于預置的云配送管理平臺獲取燃氣瓶云配送任務，并對所述燃氣瓶云配送任務進行任務訂單查詢，得到多個待處理配送訂單，包括：
基于預置的云配送管理平臺獲取燃氣瓶云配送任務，并對所述燃氣瓶云配送任務進行任務解析和任務拆分，得到多個子云配送任務；對所述多個子云配送任務進行任務數據解析，得到多個第一訂單數據，并對所述多個第一訂單數據進行特征數據處理，得到多個第二訂單數據；將所述多個第二訂單數據輸入預置的訂單分析模型進行訂單取消概率預測，得到每個第二訂單數據的取消概率值；根據所述取消概率值和預置概率預置，對所述第二訂單數據進行訂單分類，得到多個待處理配送訂單。
[0007]結合第一方面，在本專利技術第一方面的第二種實現方式中，所述對所述多個待處理配送訂單進行訂單信息提取，得到每個待處理配送訂單的目標訂單信息，并將所述目標訂單信息輸入預置的第一配送站點分布模型進行配送站點關聯匹配，得到多個第一燃氣瓶配送站點，包括：設置訂單配送位置對應的第一標識字段，并設置訂單優先級對應的第二標識字段；對所述多個待處理配送訂單與所述第一標識字段進行字段匹配，得到每個待處理配送訂單的第一字段匹配結果，并對所述多個待處理配送訂單與所述第二標識字段進行字段匹配，得到每個待處理配送訂單的第二字段匹配結果；根據每個待處理配送訂單的第一字段匹配結果和第二字段匹配結果生成對應的目標訂單信息；通過所述云配送管理平臺對所述燃氣瓶云配送任務進行訂單區域劃分，得到目標訂單區域，并獲取所述目標訂單區域中的多個第一燃氣瓶配送站點，以及根據所述多個第一燃氣瓶配送站點構建對應的第一配送站點分布模型根據所述目標訂單信息中的訂單配送位置生成第一站點匹配規則，以及根據所述目標訂單信息中的訂單優先級生成第二站點匹配規則；根據所述第一站點匹配規則和所述第二站點匹配規則，對所述第一配送站點分布模型進行配送站點關聯匹配，得到多個第一燃氣瓶配送站點。
[0008]結合第一方面，在本專利技術第一方面的第三種實現方式中，所述對所述目標訂單信息進行主成分關系分析，得到主成分關系分析結果，并根據所述主成分關系分析結果對所述多個第一燃氣瓶配送站點進行訂單劃分，得到多個配送訂單集合，包括：對所述燃氣瓶云配送任務進行任務特征提取，得到多個任務特征，并對所述目標訂單信息進行訂單特征提取，得到多個訂單特征；對所述多個任務特征進行特征映射，得到多個第一特征映射值，并對所述多個訂單特征進行特征映射，得到多個第二特征映射值；構建所述多個第一特征映射值和所述多個第二特征映射值的協方差矩陣，并對所述協方差矩陣進行特征降維和主成分提取，得到主成分關系分析結果；根據所述主成分關系分析結果對所述多個第一燃氣瓶配送站點進行訂單劃分，得到多個配送訂單集合。
[0009]結合第一方面，在本專利技術第一方面的第四種實現方式中，所述構建每個第一燃氣瓶配送站點的站點智能體，并根據所述多個配送訂單集合對所述站點智能體進行訂單負載
分析，得到每個站點智能體的訂單負載數據，并通過預置的智能設備獲取每個站點智能體的燃氣瓶狀態監控數據，包括：構建每個第一燃氣瓶配送站點的站點智能體，得到多個站點智能體；基于預設的流量平衡模型，對所述多個配送訂單集合進行訂單量分析，得到訂單量分析數據；基于所述訂單量分析數據分別計算所述站點智能體的訂單配置數據；根據所述訂單配置數據對所述站點智能體進行訂單負載分析，得到每個站點智能體的訂單負載數據；通過預置的智能設備獲取每個站點智能體的燃氣瓶狀態監控數據，其中，所述燃氣瓶狀態監控數據包括燃氣瓶的存量、使用情況及剩余容量。
[0010]結合第一方面，在本專利技術第一方面的第五種實現方式中，所述根據所述訂單負載數據和所述燃氣瓶狀態監控數據對每個站點智能體進行配送站點篩選，生成多個第二燃氣瓶配送站點，并構建所述多個第二燃氣瓶配送站點對應的第二配送站點分布模型，包括：對所述訂單負載數據進行向量編碼，得到每個站點智能體的第一編碼向量；對所述燃氣瓶狀態監控數據進行向量轉換，得到每個站點智能體的第二編碼向量；對所述第一編碼向量和所述第二編碼向量進行向量融合，得到每個站點智能體的目標編碼向量；將所述目標編碼向量輸入預置的智能體分析網絡進行網絡參數計算，得到目標參數數據；根據所述目標參數數據對所述站點智能體進行篩選，得到配送站點篩選結果，并根據所述配送站點篩選結果，生成多個第二燃氣瓶配送站點；通過所述多個第二燃氣瓶配送站點對所述第一配送站點分布模型進行分布更新，生成對應的第二配送站點分布模型。
[0011]結合第一方面，在本專利技術第一方面的第六種實現方式中，所述對所述第二配送站點分布模型進行配送路徑優化，生成目標云配送任務處理結果，包括：獲取所述第二配送站點分布模型中的多個分布節點和多個分布邊，并根據所述多個分布節點和所述多個分布邊設置路徑約束條件；根據所述路徑約束條件，對初始路徑圖分析模型進行參數優化，得到目標路徑圖分析模型；通過所述目標路徑圖分析模型對所述第二配送站點分布模型進行最優路徑規劃，得到最優路徑本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種基于智能設備的云配送任務處理方法，其特征在于，所述基于智能設備的云配送任務處理方法包括：基于預置的云配送管理平臺獲取燃氣瓶云配送任務，并對所述燃氣瓶云配送任務進行任務訂單查詢，得到多個待處理配送訂單；對所述多個待處理配送訂單進行訂單信息提取，得到每個待處理配送訂單的目標訂單信息，并將所述目標訂單信息輸入預置的第一配送站點分布模型進行配送站點關聯匹配，得到多個第一燃氣瓶配送站點；對所述目標訂單信息進行主成分關系分析，得到主成分關系分析結果，并根據所述主成分關系分析結果對所述多個第一燃氣瓶配送站點進行訂單劃分，得到多個配送訂單集合；構建每個第一燃氣瓶配送站點的站點智能體，并根據所述多個配送訂單集合對所述站點智能體進行訂單負載分析，得到每個站點智能體的訂單負載數據，并通過預置的智能設備獲取每個站點智能體的燃氣瓶狀態監控數據；根據所述訂單負載數據和所述燃氣瓶狀態監控數據對每個站點智能體進行配送站點篩選，生成多個第二燃氣瓶配送站點，并構建所述多個第二燃氣瓶配送站點對應的第二配送站點分布模型；對所述第二配送站點分布模型進行配送路徑優化，生成目標云配送任務處理結果。2.根據權利要求1所述的基于智能設備的云配送任務處理方法，其特征在于，所述基于預置的云配送管理平臺獲取燃氣瓶云配送任務，并對所述燃氣瓶云配送任務進行任務訂單查詢，得到多個待處理配送訂單，包括：基于預置的云配送管理平臺獲取燃氣瓶云配送任務，并對所述燃氣瓶云配送任務進行任務解析和任務拆分，得到多個子云配送任務；對所述多個子云配送任務進行任務數據解析，得到多個第一訂單數據，并對所述多個第一訂單數據進行特征數據處理，得到多個第二訂單數據；將所述多個第二訂單數據輸入預置的訂單分析模型進行訂單取消概率預測，得到每個第二訂單數據的取消概率值；根據所述取消概率值和預置概率預置，對所述第二訂單數據進行訂單分類，得到多個待處理配送訂單。3.根據權利要求1所述的基于智能設備的云配送任務處理方法，其特征在于，所述對所述多個待處理配送訂單進行訂單信息提取，得到每個待處理配送訂單的目標訂單信息，并將所述目標訂單信息輸入預置的第一配送站點分布模型進行配送站點關聯匹配，得到多個第一燃氣瓶配送站點，包括：設置訂單配送位置對應的第一標識字段，并設置訂單優先級對應的第二標識字段；對所述多個待處理配送訂單與所述第一標識字段進行字段匹配，得到每個待處理配送訂單的第一字段匹配結果，并對所述多個待處理配送訂單與所述第二標識字段進行字段匹配，得到每個待處理配送訂單的第二字段匹配結果；根據每個待處理配送訂單的第一字段匹配結果和第二字段匹配結果生成對應的目標訂單信息；通過所述云配送管理平臺對所述燃氣瓶云配送任務進行訂單區域劃分，得到目標訂單
區域，并獲取所述目標訂單區域中的多個第一燃氣瓶配送站點，以及根據所述多個第一燃氣瓶配送站點構建對應的第一配送站點分布模型根據所述目標訂單信息中的訂單配送位置生成第一站點匹配規則，以及根據所述目標訂單信息中的訂單優先級生成第二站點匹配規則；根據所述第一站點匹配規則和所述第二站點匹配規則，對所述第一配送站點分布模型進行配送站點關聯匹配，得到多個第一燃氣瓶配送站點。4.根據權利要求1所述的基于智能設備的云配送任務處理方法，其特征在于，所述對所述目標訂單信息進行主成分關系分析，得到主成分關系分析結果，并根據所述主成分關系分析結果對所述多個第一燃氣瓶配送站點進行訂單劃分，得到多個配送訂單集合，包括：對所述燃氣瓶云配送任務進行任務特征提取，得到多個任務特征，并對所述目標訂單信息進行訂單特征提取，得到多個訂單特征；對所述多個任務特征進行特征映射，得到多個第一特征映射值，并對所述多個訂單特征進行特征映射，得到多個第二特征映射值；構建所述多個第一特征映射值和所述多個第二特征映射值的協方差矩陣，并對所述協方差矩陣進行特征降維和主成分提取，得到主成分關系分析結果；根據所述主成分關系分析結果對所述多個第一燃氣瓶配送站點進行訂單劃分，得到多個配送訂單集合。5.根據權利要求1所述的基于智能設備的云配送任務處理方法，其特征在于，所述構建每個第一燃氣瓶配送站點的站點智能...

【專利技術屬性】
技術研發人員：龍明錄，李斌，李濤，
申請(專利權)人：深圳市蘭洋科技有限公司，
類型：發明
國別省市：