【技术实现步骤摘要】
本申请涉及物流供应链，特别是涉及一种匹配方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
1、传统的钢卷与合同匹配方法，主要依赖于人工决策或者简易规则，但这些方法在实际应用中展现出显著的局限性。钢卷产品具备复杂多样的属性，包括规格、重量、材质、运输目的地及交货期限等，而客户需求又呈现出高度的多元化和动态性。传统的匹配手段难以全面、精准地把握这些多元因素之间的相互作用，从而影响了匹配的准确性和效果。
2、此外，当面对大批量、多维度的钢卷与合同数据组合时，传统的匹配方法往往计算效率低下，难以实现实时、精准的最优匹配。这导致在实际运输过程中可能出现超载、空驶、延期等问题，不仅增加了物流成本，还降低了客户的满意度。
3、综上所述，如何有效地解决合同与钢卷的匹配等问题，是目前本领域技术人员急需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种匹配方法、装置、设备及可读存储介质，通过综合分析钢卷货物的多维属性并结合合同的具体要求，解决合同与钢卷的匹配问题。
2、为解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：
3、一种匹配方法，包括：
4、获取现有合同的合同参数，库存钢卷的钢卷参数；其中，所述合同参数包括规格、重量、材质、交货时间及重量上下限，所述钢卷参数包括规格、重量及材质；
5、按照所述合同参数中的规格、材质，对所述现有合同进行分组，得到若干个合同组，并按照所述交货时间对所述合同组的合同进行排序；
6、按照所
7、将具有相同规格和材质的所述合同组与所述钢卷组建立映射关系；
8、按照分组顺序，依次对每合同组与具有映射关系的钢卷组，以所述重量上下限为约束条件，进行合同与钢卷的匹配寻优处理，得到钢卷合同匹配结果。
9、优选地，按照分组顺序，依次对每合同组与具有映射关系的钢卷组，以所述重量上下限为约束条件，进行合同与钢卷的匹配寻优处理，得到钢卷合同匹配结果，包括：
10、按照所述分组顺序，确定当前合同组；
11、建立所述当前合同组的合同重量一维向量；
12、建立与所述当前合同组具有映射关系的目标钢卷组的钢卷重量一维向量；
13、建立与所述当前合同组和所述目标钢卷组对应的二维矩阵；
14、根据所述当前合同组的重量上下限比例关系，建立上限一维向量；
15、结合所述合同重量一维向量、所述钢卷重量一维向量、所述二维矩阵和所述上限一维向量，建立合同与钢卷匹配的数学模型；
16、基于遗传算法，对所述数学模型中的目标函数求取最优解；
17、利用所述最优解，确定所述钢卷合同匹配结果。
18、优选地，建立与所述当前合同组和所述目标钢卷组对应的二维矩阵，包括：
19、以所述当前合同组中的合同数量为行，以与所述当前合同组具有映射关系的钢卷组中的钢卷数量为列，建立所述二维矩阵；
20、其中，所述二维矩阵m中的每一行代表一个合同，每一列代表一个钢卷，m[i][j]＝1表示第i个合同与第j个钢卷匹配，否则为0。
21、优选地，结合所述合同重量一维向量、所述钢卷重量一维向量、所述二维矩阵和所述上限一维向量，建立合同与钢卷匹配的数学模型，包括：
22、结合所述合同重量一维向量、所述钢卷重量一维向量、所述二维矩阵和所述上限一维向量，建立所述数学模型；其中，所述数学模型包括：
23、合同匹配比例：rc＝mst/ct
24、
25、匹配重量比例：
26、目标函数：max r＝σrc×rs
27、其中，所述合同重量一维向量为c，所述钢卷重量一维向量为s，所述二维矩阵为m，上限一维向量为l；
28、mst表示每个合同在m匹配情况下各自钢卷总重量，rc代表当前m匹配情况下每个合同完成的比例；
29、若rc大于各自合同的上限，则rc为0，否则不变；
30、rcxct代表每个合同经过过滤后合同匹配重量，代表映射钢卷组总重量，rs代表过滤后每个合同匹配重量占钢卷组总重量的比例；
31、rc×rs代表过滤后每个合同完成合同比例与占钢卷组总重量的比例之积，r代表该组合同所有rc×rs的和；
32、max r表示求解目标函数的最优解。
33、优选地，基于遗传算法，对所述数学模型中的目标函数求取最优解，包括：
34、随机生成n个与m大小一致的二维随机矩阵，计算每个所述二维随机矩阵中每一列第一个最大值为1，其余为0，初始m匹配种群；
35、从n个二维随机矩阵中，确定出r值最大的前n1个二维随机矩阵；
36、对n1个二维随机矩阵进行遗传操作，直到满足终止条件，得到所述目标函数的最优解。
37、优选地，对n1个二维随机矩阵进行遗传操作，包括：
38、从n1个二维随机矩阵中随机选择两个二维随机矩阵，分别从每个二维随机矩阵中随机选择若干列进行复制，交换这两个二维随机矩阵复制列对应的索引列，生成两个新的子二维随机矩阵；
39、以预设变异概率对子二维随机矩阵进行变异操作，得到变异后的子二维随机矩阵。
40、优选地，以预设变异概率对子二维随机矩阵进行变异操作，得到变异后的子二维随机矩阵，包括：
41、对子二维随机矩阵，随机选择若干列，按照预设变异概率确定是否对当前列进行0和1的突变；
42、若是，则将该列中当前为1的位置变为0，并在该列中随机选择一个0的位置变为1或保持不变，得到变异后的子二维随机矩阵。
43、一种匹配装置，包括：
44、参数获取模块，用于获取现有合同的合同参数，库存钢卷的钢卷参数；其中，所述合同参数包括规格、重量、材质、交货时间及重量上下限，所述钢卷参数包括规格、重量及材质；
45、合同组模块，用于按照所述合同参数中的规格、材质，对所述现有合同进行分组，得到若干个合同组，并按照所述交货时间对所述合同组内的合同进行排序；
46、钢卷组模块，用于按照所述钢卷参数中的规格和材质，对所述库存钢卷进行分组，得到若干个钢卷组；
47、映射建立模块，用于将具有相同规格和材质的所述合同组与所述钢卷组建立映射关系；
48、匹配寻优模块，用于按照分组顺序，依次对每合同组与具有映射关系的钢卷组，以所述重量上下限为约束条件，进行合同与钢卷的匹配寻优处理，得到钢卷合同匹配结果。
49、一种电子设备，包括：
50、存储器，用于存储计算机程序；
51、处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述匹配方法的步骤。
52、一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述匹配方法的步骤。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种匹配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照分组顺序，依次对每合同组与具有映射关系的钢卷组，以所述重量上下限为约束条件，进行合同与钢卷的匹配寻优处理，得到钢卷合同匹配结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，建立与所述当前合同组和所述目标钢卷组对应的二维矩阵，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，结合所述合同重量一维向量、所述钢卷重量一维向量、所述二维矩阵和所述上限一维向量，建立合同与钢卷匹配的数学模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于遗传算法，对所述数学模型中的目标函数求取最优解，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对N1个二维随机矩阵进行遗传操作，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，以预设变异概率对子二维随机矩阵进行变异操作，得到变异后的子二维随机矩阵，包括：
8.一种匹配装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种可读存储介
...【技术特征摘要】
1.一种匹配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照分组顺序，依次对每合同组与具有映射关系的钢卷组，以所述重量上下限为约束条件，进行合同与钢卷的匹配寻优处理，得到钢卷合同匹配结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，建立与所述当前合同组和所述目标钢卷组对应的二维矩阵，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，结合所述合同重量一维向量、所述钢卷重量一维向量、所述二维矩阵和所述上限一维向量，建立合同与钢卷匹配的数学模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：向重宗，何礼仁，李建瑜，杨颖，杜柯予，余国强，
申请(专利权)人：成都星云智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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