【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及海运物流优化，具体为基于人工智能的海运多式联运路径优化系统。
技术介绍
1、在全球化贸易日益增长的当下，海运作为最广泛的国际货物运输方式，承担了超过80％的跨境货物流通量。然而，随着航运市场的不断扩大和运输需求的日益复杂化，传统的海运物流方式已经难以满足市场对于高效率、低成本和高可靠性的要求。此外，客户对于货物运输的实时追踪、路径优化以及环境影响的关注也日益增加。
2、传统海运物流面临的挑战包括船舶调度效率低下、航线规划不够灵活、港口拥堵导致的延误、以及货物运输过程中的信息不透明等问题。这些问题往往导致运输成本上升、交货期延迟以及资源利用效率降低。此外，随着环境保护意识的提升，如何减少碳排放和环境污染也成为海运业必须面对的重要课题。
3、为了解决上述问题，行业内开始寻求技术创新，其中人工智能和大数据技术的引入为海运物流带来了新的发展方向。通过构建复杂的数学模型并运用先进的优化算法，可以对海运物流过程进行更为精确的预测和规划。同时，实时数据的收集与分析能够提供对运输状态的即时反馈，从而使得整个供应链更加透明和可控。
4、尽管如此，目前市场上仍缺乏一个综合性的系统，能够整合实时数据收集、智能分析、路径优化、系统集成及可视化反馈等多方面功能，具体如下：
5、1.如何实现海运物流中实时数据的高效收集与处理，包括船舶的动态信息、港口作业效率、货物状态、气象海象等关键参数。
6、2.如何构建一个既考虑运输成本、时间效率，又兼顾环境影响和潜在风险的复杂海运路径优化数学模
7、3.如何应用人工智能算法和智能优化技术来提高路径规划的准确性和效率，同时处理多目标优化问题，如最小化成本、缩短交货时间和降低碳排放。
8、4.如何通过系统集成及api模块与现有的电子商务平台和物流管理系统无缝对接，以及确保数据交换的标准化和安全性。
9、5.如何在运输过程中实时监控货物状态和船舶位置，及时反馈信息并应对可能出现的突发状况，以此提升整个物流过程的可靠性和透明度。
10、6.如何生成详尽的分析报表和直观的数据可视化，帮助用户理解复杂的数据，从而做出更明智的决策。
11、7.如何确保系统的前瞻性和灵活性，使其能够适应不断变化的市场环境和客户需求，以及兼容未来的技术发展。
12、为此提供了基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，解决现有海运物流领域中存在的效率低下、信息不透明、资源利用不足、环境影响大等问题，从而推动海运物流向智能化、自动化和绿色可持续发展转型。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，以解决上述
技术介绍
提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，包括数据收集模块、数据处理及存储模块、模型构建模块、人工智能分析模块、优化算法模块、决策支持模块、用户接口模块、系统集成及api模块、实时监控与反馈模块、报告与分析模块；所述数据收集模块与数据处理及存储模块相连，所述数据处理及存储模块与系统集成及api模块相连，所述系统集成及api模块与实时监控与反馈模块相连，所述实时监控与反馈模块与模型构建模块相连，所述模型构建模块与人工智能分析模块相连，所述人工智能分析模块与报告与分析模块相连；
3、数据收集模块，该模块配置为实时获取与海运相关的详尽数据；
4、数据处理及存储模块，用于负责对数据收集模块收集到的数据进行预处理，具体处理方式有：数据清洗、异常值剔除、归一化处理，并采用关系型数据库管理系统或nosql数据库根据数据类型进行安全高效地存储，构建数据仓库，同时建立索引以加快查询速度；
5、模型构建模块：开发基于线性规划、整数规划或混合整数线性规划的路径优化数学模型；该模型考虑的因素有：运输成本、时间窗约束、货柜平衡、仓储容量限制、车队调度以及碳排放量因素，并引入风险评估参数如海上事故概率、海盗活动指数；
6、人工智能分析模块：运用回归分析、支持向量机、神经网络和集成学习的机器学习算法对历史和实时数据进行分析预测，通过交叉验证、网格搜索技术优化模型的超参数，从而评估不同运输方案的效率和成本；
7、优化算法模块：采用遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、粒子群优化，结合多种邻域搜索策略和局部优化技术，寻找最优或近似最优的运输路径，并通过多目标优化技术平衡各项指标；
8、决策支持模块：将分析和优化的结果综合起来，生成并提供最优化的海运路径方案给用户，利用甘特图、关键路径分析和敏感性分析工具辅助用户决策；
9、用户接口模块：提供基于gui框架设计的直观且易于操作的用户界面，支持拖拽式的路径规划操作，实现动态交互式的方案比较和优化结果展示；
10、系统集成及api模块：使本系统能够通过restful api或soap协议与外部电子商务平台、物流管理系统进行有效的数据交换和功能集成，支持xml、json数据格式，并确保api的安全性和可扩展性；
11、实时监控与反馈模块：利用gps追踪、ais信号技术对在航运输任务进行实时跟踪，收集kpis，并将这些信息实时反馈给分析模块用于持续优化，kpis包括eta、航行速度、燃料消耗；
12、报告与分析模块，利用数据可视化库如matplotlib、seaborn或商业bi工具生成包含性能评估和改进建议的报告，支持自定义报表和图表，提供深入的数据分析和见解。
13、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述数据收集模块还包括与船舶自动识别系统(ais)接口集成的能力，以实时获取船舶的位置、航向、航速等动态信息，并结合全球海事卫星通信系统，如inmarsat或iridium通信网络，来接收海象、气象和海洋环境数据。所述数据收集模块还配置有从港口数据库自动采集港口操作效率、设施可用性和费用信息的接口，以及通过互联网物流平台接入最新的货物状态和海关放行时间信息的能力。
14、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述数据收集模块获取与海运相关的详尽数据，所述数据包括船舶的载重、功率、航速、燃油消耗率，各港口的关税、泊位利用率、装卸作业时间，气候条件，海洋环境因素，货物的体积、重量、包装类型、危险性等级及海关放行时间，气候条件为：风速、气温、降水量；海洋环境因素为：海流速度、波浪高度、潮汐周期。
15、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述人工智能分析模块还包括多种高级算法，具体如下：利用深度学习卷积神经网络(cnn)进行图像识别来分类船只和货物，使用循环神经网络(rnn)处理和预测时序数据如气象变化，以及运用自适应增强算法(adaboost)对各种数据进行集成学习，以提高预测模型的准确性和泛化能力。所述人工智能分析模块还采用复杂的事件处理技术(cep)来实时分析和响应海运过程中的突发事件。
16、作为本专利技术的一种优选本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，其特征在于：包括数据收集模块、数据处理及存储模块、模型构建模块、人工智能分析模块、优化算法模块、决策支持模块、用户接口模块、系统集成及API模块、实时监控与反馈模块、报告与分析模块；所述数据收集模块与数据处理及存储模块相连，所述数据处理及存储模块与系统集成及API模块相连，所述系统集成及API模块与实时监控与反馈模块相连，所述实时监控与反馈模块与模型构建模块相连，所述模型构建模块与人工智能分析模块相连，所述人工智能分析模块与报告与分析模块相连；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，其特征在于：所述数据收集模块还包括与船舶自动识别系统(AIS)接口集成的能力，以实时获取船舶的位置、航向、航速等动态信息，并结合全球海事卫星通信系统来接收海象、气象和海洋环境数据；所述数据收集模块还配置有从港口数据库自动采集港口操作效率、设施可用性和费用信息的接口，以及通过互联网物流平台接入最新的货物状态和海关放行时间信息的能力。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，其特征在于：所
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，其特征在于：所述人工智能分析模块还包括利用深度学习卷积神经网络(CNN)进行图像识别来分类船只和货物，使用循环神经网络(RNN)处理和预测时序数据如气象变化，以及运用自适应增强算法(AdaBoost)对各种数据进行集成学习；所述人工智能分析模块还采用复杂的事件处理技术(CEP)来实时分析和响应海运过程中的突发事件。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，其特征在于：所述优化算法模块采用非支配排序遗传算法(NSGA-II)解决多目标优化问题，该算法同时考虑成本、时间和碳排放多种竞争目标，并寻找到帕累托最优解集；所述优化算法模块还结合模拟退火算法(SA)进行局部搜索，提高解决方案的精确度，并使用粒子群优化(PSO)算法在解空间中快速收敛至最优或近似最优解。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，其特征在于：所述系统集成及API模块支持与国际物流标准化组织制定的电子数据交换标准如UN/EDIFACT标准的兼容，并与全球航运业务常用系统如INTTRA和GT Nexus通过自定义的API接口实现无缝对接，所述系统集成及API模块还支持基于SOAP和RESTful协议的web服务，以及使用JSON和XML数据格式。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，其特征在于：所述实时监控与反馈模块利用先进的船舶性能监测系统(SPM)和船舶运行管理系统(VMS)来实时跟踪船舶的运行状态和性能指数；所述实时监控与反馈模块还集成了自动识别和数据记录(AIS)技术、电子海图显示和信息系统(ECDIS)以及船舶远程监控软件，以提供全面的船舶监控和海上物流管理。
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，其特征在于：所述报告与分析模块采用数据挖掘技术和可视化工具，Python编程语言中的Pandas库用于数据的清洗和分析，Matplotlib和Seaborn库用于数据的图形化展示；所述报告与分析模块根据用户定义的关键性能指标(KPIs)生成个性化的分析报告，并通过仪表板展示实时的性能监控图表和历史数据趋势分析，为用户提供深入的洞察和决策支持。
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，其特征在于：包括数据收集模块、数据处理及存储模块、模型构建模块、人工智能分析模块、优化算法模块、决策支持模块、用户接口模块、系统集成及api模块、实时监控与反馈模块、报告与分析模块；所述数据收集模块与数据处理及存储模块相连，所述数据处理及存储模块与系统集成及api模块相连，所述系统集成及api模块与实时监控与反馈模块相连，所述实时监控与反馈模块与模型构建模块相连，所述模型构建模块与人工智能分析模块相连，所述人工智能分析模块与报告与分析模块相连；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，其特征在于：所述数据收集模块还包括与船舶自动识别系统(ais)接口集成的能力，以实时获取船舶的位置、航向、航速等动态信息，并结合全球海事卫星通信系统来接收海象、气象和海洋环境数据；所述数据收集模块还配置有从港口数据库自动采集港口操作效率、设施可用性和费用信息的接口，以及通过互联网物流平台接入最新的货物状态和海关放行时间信息的能力。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，其特征在于：所述数据收集模块获取与海运相关的详尽数据，所述数据包括船舶的载重、功率、航速、燃油消耗率，各港口的关税、泊位利用率、装卸作业时间，气候条件，海洋环境因素，货物的体积、重量、包装类型、危险性等级及海关放行时间，气候条件为：风速、气温、降水量；海洋环境因素为：海流速度、波浪高度、潮汐周期。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的海运多式联运路径优化系统，其特征在于：所述人工智能分析模块还包括利用深度学习卷积神经网络(cnn)进行图像识别来分类船只和货物，使用循环神经网络(rnn)处理和预测时序数据如气象变化，以及运用自适应增强算法(adaboost)对各种数据进行集成学习；所述人工智能分析模块还采用复杂的事件处理技...
【专利技术属性】
技术研发人员：王婷婷，杨耀，陆子凯，要建超，刘岩，马建美，卓家强，
申请(专利权)人：江苏海洋大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。