【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统。
技术介绍
1、目前，调度系统是作为物流中心在进行物流过程中对货物进行运输的系统，在物流运输过程中起着重要的作用；
2、然而，传统的物流中心调度系统存在调度效率低下、资源利用率不高从而无法应对复杂的运输需求；而且传统的调度系统主要采用规则和启发式策略确定调度测类，从而缺乏灵活性以及智能性，无法实现调度任务的具体化分析，从而无法实现为调度任务配置专门的调度策略，进而无法提高物流中心货物调度的智能性与运营效率；
3、因此，为了克服上述技术问题，本专利技术提供了一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，用以通过确定物流中心的调度项目，并通过对物流中心的调度项目进行整合，获得调度项目节点，并将调度流程数据添加至对应的调度项目数据节点中，从而有效保障数据的完整性与准确性，从而为基于ai算法构建调度模型奠定基础，通过对调度模型的构建，从而有效基于调度模型对调度任务识别，进而输出对应的调度策略，通过ai算法对多个调度策略进行分析，从而有效生成最优调度策略，可以实现在物流中心对调度任务进行执行的有效性，确保货物能够及时配送，从而提高物流中心货物调度的智能性与运营效率。
2、一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，包括：
3、数据获取模块，用于获取物流中心的调度项
4、数据整合模块，用于将调度项目进行项目整合，获得调度项目数据节点，同时，将调度流程数据添加至对应的调度项目数据节点中，并将添加后的调度项目数据节点进行节点整合，构建调度项目数据管理库；
5、模型构建模块，用于基于ai算法对调度项目数据管理库中的数据进行学习，构建调度模型；
6、调度模块，用于：
7、当系统接收到调度任务时，基于调度模型对调度任务进行处理，并基于处理结果输出多个调度策略；
8、基于ai算法对多个调度策略进行分析，输出最优调度策略，并基于最优调度策略在物流中心执行调度任务。
9、优选的，一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，数据获取模块，包括：
10、已有调度信息获取单元，用于获取物流中心的已有调度信息；
11、信息读取单元，用于对已有调度信息进行读取，确定每一次调度的调度对象，同时，获得调度对象的中心类型；
12、归类单元，用于基于调度对象的中心类型对调度对象进行归类，且基于归类结果确定物流中心的调度项目；
13、信息划分单元，用于基于调度项目对已有调度信息中的调度参数进行划分，且基于划分结果确定物流中心中每个调度项目对应的调度流程数据。
14、优选的，一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，归类单元，包括：
15、类型属性确定子单元，用于对调度对象进行读取，确定已有调度信息的类型属性，同时，基于已有调度信息的类型属性获得每个调度对象的中心向量；
16、向量距离确定子单元，用于基于每个调度对象的中心向量，计算每相邻两个调度对象的中心向量距离；
17、分类子单元，用于基于每相邻两个调度对象的中心向量对调度对象进行归类。
18、优选的，一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，归类子单元，包括：
19、获取预设向量距离；
20、确定中心向量距离与预设向量距离之间的差异度值；
21、当差异度值达到限定条件时，则判定相邻两个调度对象为同一类型；
22、否则，则判定相邻两个调度对象不为同一类型；
23、对判定结果进行整合，完成对调度对象的归类。
24、优选的，一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，数据整合模块，包括：
25、整合单元，用于对调度项目进行同类型项目整合，获得多个调度项目节点；
26、数据添加单元，用于将调度项目对应的调度流程数据在调度项目节点中进行添加；
27、所述整合单元，还用于将调度项目节点进行节点整合，获得调度项目数据节点，并基于整合结果构建调度项目数据管理库。
28、优选的，一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，整合单元，包括：
29、标签构建子单元，用于：
30、获取调度项目的项目关键因子，同时，基于项目关键因子构建调度项目的身份标识；
31、根据调度项目的身份标识建立调度项目节点；
32、项目添加子单元，用于基于身份标识将对应的调度项目添加至对应的调度项目节点中并进行整合生成调度项目数据节点。
33、优选的，一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，模型构建模块，包括：
34、读取单元，用于对调度项目数据管理库进行读取，确定调度项目数据管理库中的关键字段，其中，关键字段包括：调度项目、调度项目节点以及调度流程数据；
35、学习链路构建单元，用于基于ai算法确定调度项目节点的节点标识，并根据节点标识构建学习节点；
36、捕捉单元，用于基于ai算法对调度项目节点中的调度项目进行捕捉，并基于捕捉结果确定调度项目节点与调度项目的依赖关系；
37、主支路生成单元，用于基于调度项目节点与调度项目的依赖关系构建调度项目在学习节点中的主支路；
38、编码单元，用于基于ai算法对调度项目中的调度流程数据进行学习，确定调度项目中调度流程数据的调度行为习惯，并将调度行为习惯进行数字化表示，获得每个调度项目中调度行为习惯的习惯编码；
39、子依赖关系确定单元，用于基于习惯编码确定调度项目与调度流程数据的子依赖关系；
40、从支路生成单元，用于根据子依赖关系构建调度项目基于学习链路中主支路的从支路；
41、调度模型生成单元，用于根据学习节点、学习节点的主支路以及主支路对应的从支路生成ai学习网络，同时，基于ai学习网络生成调度模型。
42、优选的，一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，调度模型生成单元，还包括：
43、数据读取子单元，用于对调度项目数据管理库进行读取，确定调度项目数据库的数据类型以及数据格式；
44、模板生成子单元，用于根据调度项目数据库的数据类型与数据格式生成数据转换模板；
45、模型优化子单元，用于将数据转换模板在调度模型中进行优化封装，完成对调度模型的优化。
46、优选的，一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，调度模块，包括：
47、任务接收单元，用于对调度任务进行接收；
48、执行判定单元，用于：
49、对调度任务对应的任务数据进行读取本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，其特征在于，数据获取模块，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于AI算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，其特征在于，归类单元，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于AI算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，其特征在于，归类子单元，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于AI算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，其特征在于，数据整合模块，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于AI算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，其特征在于，整合单元，包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于AI算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，其特征在于，模型构建模块，包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于AI算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，其特征在于，调度模型生成单元，还包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于AI算法及大数据分析的物
10.根据权利要求1所述的一种基于AI算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，其特征在于，调度模块，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，其特征在于，数据获取模块，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，其特征在于，归类单元，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，其特征在于，归类子单元，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于ai算法及大数据分析的物流中心优化调度系统，其特征在于，数据整合模块，包括：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：李毅，张维康，冉瑞禄，
申请(专利权)人：深圳市兆航物流有限公司，
类型：发明
国别省市：
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