【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种智能控制方法、系统、电子设备，尤其涉及一种快运路由爆仓线路智能控制方法、系统、电子设备。
技术介绍
1、运单的生命周期是指从货物开始揽件到最终签收的整个过程。在这个过程中，货物需要经历多个环节，包括始发网点揽件、运往始发分拨、途径中转分拨、到达目的分拨、发往目的网点等。然而，由于部分站点货量较多且车线数量有限，导致一些货物不能及时运输并滞留在站点。这种情况带来了不好的用户体验感。首先，因为货物滞留在站点无法及时送达目的地，可能会影响客户服务质量的评价。其次，在现代社会快节奏和高效率要求下，人们对快速送达商品有着更高期望值。如果出现延误或者滞留情况，则可能引起客户不满甚至投诉。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种快运路由爆仓线路智能控制法、系统、电子设备，解决现有技术存在的缺憾。
2、本专利技术提供了下述方案：
3、一种快运路由爆仓线路智能控制方法，包括：
4、获取货物的站点信息和车线信息，将所述站点信息和车线信息进行匹配，判断货物的出站时间是否小于等于车线出站时间，所述站点信息包括当前站点信息和下一站站点信息；
5、基于配送路径选择配送目标，制定对应的目标函数，所述目标函数包括配送总里程和最短配送里程，建立目标函数与配送车辆的耗油量、磨损程度和司机疲劳指数之间的相关关系；
6、如果货物的出站时间小于等于车线出站时间，则发出装载货物指令，所述装载货物指令包括：根据货物预设的目标地点，规划初始配送
7、检测匹配后的车线是否爆仓，根据当前车线的最大承载能力，结合计算车辆数量、每辆车可装载货物数量以及运输时间确定爆仓系数是否大于阈值，如果爆仓系数大于阈值，则判断匹配后的车线存在爆仓危险；
8、在当前的全部车线的范围内排除爆仓车线，重新对当前站点和车线进行匹配，直到匹配成功非爆仓车线。
9、进一步的，所述获取货物的站点信息和车线信息，将所述站点信息和车线信息进行匹配，进一步包括：
10、建立站点信息和车线信息之间的数据结构，根据所述数据结构生成对应的映射表；
11、在数据结构中利用键-值对应的方式建立映射关系，所述映射关系包括站点信息和车线信息，其中：
12、键用来表示站点信息，值用来表示车线信息。
13、进一步的，所述基于配送路径选择配送目标，制定对应的目标函数，进一步包括：
14、获取配送目标信息，根据所述配送目标信息，结合当前车线的装配量，确定多个可能的配送路径；
15、通过数据分析的方式对所述配送目标信息进行数据筛选，在配送目标信息中筛选出配送目标的关键信息，所述关键信息包括需求地点和物品数量；
16、根据当前车线建立对应的车线交通网络图，形成当前配送目标信息的约束条件，基于所述约束条件计算车线负荷，对所述车线负荷进行排序；
17、对排序后的车线负荷进行评估，选择排序中的低负荷车线，对所述低负荷车线进行进一步筛选，形成至少三条配送路由。
18、进一步的，所述低负荷车线具体为：
19、对配送目标信息的约束条件进行数据分析，根据业务需求和优化准则，通过神经网络建立约束条件与配送信息之间对应关系；
20、通过训练神经网络模型，将输入的配送信息与约束条件进行匹配和分析，根据所得到的结果，对配送信息进行筛选和优化；
21、对车线交通网络图进行拓扑分析，以车线负荷作为输入量计算车线负荷，对所述车线负荷进行排序。
22、进一步的，所述基于配送路径选择配送目标，制定对应的目标函数，进一步包括：
23、基于深度学习建立目标函数模型，用于衡量配送路径与配送目标之间的相关关系；
24、定义添加损失函数输入值作为目标函数模型的输入量，调整所述目标函数的内部参数，将配送路径和配送目标进行拟合处理；
25、结合历史数据和车线实时监测数据对拟合处理的结果进行动态调整，并根据反馈信息更新模型参数；
26、重复上述步骤，直到拟合处理结果满足预设要求。
27、进一步的，所述目标函数的内部参数进一步包括均方误差和交叉熵损失；
28、在目标函数中，计算预测车线与实际车线之间的差异，得到平均差异值，将所述平均差异值开平方并求取平均值，得到均方误差值；
29、对均方误差值进行处理，结合车线信息的历史记录，检测均方误差值。
30、进一步的，所述对均方误差值进行处理，结合车线信息的历史记录，检测均方误差值，进一步包括：
31、检测均方误差值的大小，如果检测均方误差值的大于误差阈值，则将大于误差阈值的均方误差进行数据清洗；
32、所述数据清洗具体为：利用大于误差阈值的均方误差值作为评估指标，通过路径选择算法优化目标函数；
33、获取车线的历史轨迹信息，将大于误差阈值的均方误差值和车线的历史轨迹信息作为输入量进行当前站点和车线的匹配，得到匹配值；
34、重复检测均方误差值大小与匹配，直到消除大于误差阈值的均方误差值。
35、一种快运路由爆仓线路智能控制系统，包括：
36、站点信息和车线信息获取模块，用于获取货物的站点信息和车线信息，将所述站点信息和车线信息进行匹配，判断货物的出站时间是否小于等于车线出站时间，所述站点信息包括当前站点信息和下一站站点信息；
37、目标函数制定模块，基于配送路径选择配送目标，制定对应的目标函数，所述目标函数包括配送总里程和最短配送里程，建立目标函数与配送车辆的耗油量、磨损程度和司机疲劳指数之间的相关关系；
38、装载货物指令发送模块，如果货物的出站时间小于等于车线出站时间，则发出装载货物指令，所述装载货物指令包括：根据货物预设的目标地点，规划初始配送路由，将货物的当前站点和下一站和车线匹配；
39、爆仓车线检测模块，用于检测匹配后的车线是否爆仓，根据当前车线的最大承载能力，结合计算车辆数量、每辆车可装载货物数量以及运输时间确定爆仓系数是否大于阈值，如果爆仓系数大于阈值，则判断匹配后的车线存在爆仓危险；
40、站点车线迭代匹配模块，用于在当前的全部车线的范围内排除爆仓车线，重新对当前站点和车线进行匹配，直到匹配成功非爆仓车线。
41、一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述方法的步骤。
42、一种计算机可读存储介质，其存储有可由电子设备执行的计算机程序，当所述计算机程序在所述电子设备上运行时，使得所述电子设备执行所述方法的步骤。
43、本专利技术与现有技术相比具有以下的优点：
44、本专利技术通过站点信息和车线信息，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种快运路由爆仓线路智能控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的快运路由爆仓线路智能控制方法，其特征在于，所述获取货物的站点信息和车线信息，将所述站点信息和车线信息进行匹配，进一步包括：
3.根据权利要求1所述的快运路由爆仓线路智能控制方法，其特征在于，所述基于配送路径选择配送目标，制定对应的目标函数，进一步包括：
4.根据权利要求3所述的快运路由爆仓线路智能控制方法，其特征在于，所述低负荷车线具体为：
5.根据权利要求1所述的快运路由爆仓线路智能控制方法，其特征在于，所述基于配送路径选择配送目标，制定对应的目标函数，进一步包括：
6.根据权利要求5所述的快运路由爆仓线路智能控制方法，其特征在于，所述目标函数的内部参数进一步包括均方误差和交叉熵损失；
7.根据权利要求5所述的快运路由爆仓线路智能控制方法，其特征在于，所述对均方误差值进行处理，结合车线信息的历史记录，检测均方误差值，进一步包括：
8.一种快运路由爆仓线路智能控制系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有可由电子设备执行的计算机程序，当所述计算机程序在所述电子设备上运行时，使得所述电子设备执行权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种快运路由爆仓线路智能控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的快运路由爆仓线路智能控制方法，其特征在于，所述获取货物的站点信息和车线信息，将所述站点信息和车线信息进行匹配，进一步包括：
3.根据权利要求1所述的快运路由爆仓线路智能控制方法，其特征在于，所述基于配送路径选择配送目标，制定对应的目标函数，进一步包括：
4.根据权利要求3所述的快运路由爆仓线路智能控制方法，其特征在于，所述低负荷车线具体为：
5.根据权利要求1所述的快运路由爆仓线路智能控制方法，其特征在于，所述基于配送路径选择配送目标，制定对应的目标函数，进一步包括：
6.根据权利要求5所述的快运路由爆仓线路智能控制方法，其特征在于，所述目标函数的内部参数进一步包...
【专利技术属性】
技术研发人员：杲先柱，
申请(专利权)人：上海乾臻信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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