【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物流，尤其涉及一种智能物流优化方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在现代物流领域，多式联运已经成为提升运输效率与降低物流成本的关键手段。然而，面对不同运输方式之间的频繁换装作业，传统的物流优化方法往往只能基于单一数据源（如历史业务数据）或静态条件（如固定节点属性）进行规划与调度，难以充分考虑换装节点在实时运营过程中的动态变化与物联网传感器所提供的海量实时数据。换装节点作为多式联运中的衔接与分流环节，其在地理位置、设备负载、作业效率和资源利用率等维度的动态属性会直接影响多式联运整体的运输时效与成本控制。然而，现有技术缺乏对这些多维时空特征的综合分析与融合，导致对换装节点运营适应性的评估缺乏准确性，无法及时识别瓶颈环节。与此同时，传统的优化算法在处理多式联运节点的资源调度与协同时，对节点间动态耦合关系与实时运营数据的考虑不足，很难在复杂场景下快速收敛至高质量的优化方案。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于解决现有多式联运换装节点在运营数据与历史数据的综合利用不足，导致节点运营适应性评估不准确以及资源调度效果不佳的技术问题；
2、本专利技术第一方面提供了一种智能物流优化方法，所述智能物流优化方法包括：
3、对物流过程中多式联运的换装节点的物联网传感器数据和历史业务数据进行多源融合处理，得到包含静态属性和动态属性的时空特征向量；
4、利用p中值模型根据所述时空特征向量，对换装节点进行运营适应性评估，得到反映节点运营状况的综合
5、采用具有自适应邻域结构和动态禁忌长度的tabu搜索算法基于所述时空特征向量和综合评分，对所述换装节点的运营参数进行组合优化，得到初始换装方案；
6、根据所述初始换装方案，在数字孪生平台上对换装节点进行多智能体协同调度，得到物流资源优化分配方案。
7、可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述对物流过程中多式联运的换装节点的物联网传感器数据和历史业务数据进行多源融合处理，得到包含静态属性和动态属性的时空特征向量包括：
8、对换装节点的地理位置、设备容量和场地面积进行编码，得到静态空间特征，并对换装节点的实时作业效率、资源利用率和延误风险进行量化，得到动态时间特征；
9、将物联网传感器数据中的装卸设备状态、人员配置和作业时长信息进行时序分析，得到动态时空特征；
10、对历史业务数据中的车辆到达频次、货物类型分布和天气影响程度进行统计建模，得到历史时空模式；
11、利用张量分解算法将所述静态空间特征、动态时间特征、动态时空特征和历史时空模式进行多维融合，得到时空特征向量。
12、可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述利用p中值模型根据所述时空特征向量，对换装节点进行运营适应性评估，得到反映节点运营状况的综合评分包括：
13、提取时空特征向量中的已有配送中心和换装节点的位置信息，根据所述位置信息构建静态网络结构；
14、根据时空特征向量中的实时作业效率和资源利用率，计算静态网络结构中每个换装节点的动态服务能力指数；
15、利用车辆到达频次和货物类型分布信息，为静态网络结构中每个换装节点分配动态需求权重；
16、对每个换装节点应用p中值模型，计算对应的换装节点在对静态网络结构中的贡献度，得到反映节点运营状况的综合评分。
17、可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述对每个换装节点应用p中值模型，计算对应的换装节点在对静态网络结构中的贡献度，得到反映节点运营状况的综合评分包括：
18、遍历静态网络结构中的每个换装节点，计算遍历的换装节点与其他换装节之间的加权距离矩阵，得到节点间的连接强度；
19、根据动态服务能力指数和动态需求权重，构建p中值模型的目标函数，得到节点重要性评估函数；
20、利用拉格朗日松弛法对目标函数进行求解，得到每个换装节点的初始贡献度；
21、应用迭代调整算法，根据初始贡献度对静态网络结构进行微调，得到优化后的节点贡献度；
22、将优化后的节点贡献度通过sigmoid函数进行归一化处理，得到节点运营状况综合评分。
23、可选的，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述采用具有自适应邻域结构和动态禁忌长度的tabu搜索算法基于所述时空特征向量和综合评分，对所述换装节点的运营参数进行组合优化，得到初始换装方案包括：
24、根据时空特征向量和综合评分，初始化换装节点的运营参数配置，得到初始解，并调用所述tabu搜索算法中的自适应邻域结构生成函数基于初始解生成候选解集；
25、应用所述tabu搜索算法中预设的动态禁忌表对候选解集中的每个解评估目标函数值，得到当前最优解，其中所述动态禁忌表根据当前迭代次数自动调整禁忌长度；
26、更新全局最优解，并判断是否满足停止准则，若否，则返回至调用所述tabu搜索算法中的自适应邻域结构生成函数基于初始解生成候选解集的步骤，直至满足停止准则，将全局最优解作为初始换装方案。
27、可选的，在本专利技术第一方面的第五种实现方式中，所述调用所述tabu搜索算法中的自适应邻域结构生成函数基于初始解生成候选解集包括：
28、对初始解的运营参数进行敏感性分析，得到参数重要度排序；
29、根据参数重要度排序，确定参数调整的优先级和范围，得到参数调整策略；
30、基于参数调整策略，构建多层次邻域结构，其中，所述多层次邻域结构的每一层结构对应不同重要度的参数调整；
31、在多层次邻域结构中进行局部搜索，对初始解的不同参数进行调整，得到初始候选解集；
32、利用自适应机制根据所述初始候选解集动态调整搜索深度和宽度，在多层次邻域结构中扩展搜索范围，得到候选解集。
33、可选的，在本专利技术第一方面的第六种实现方式中，所述根据所述初始换装方案，在数字孪生平台上对换装节点进行多智能体协同调度，得到物流资源优化分配方案包括：
34、将所述初始换装方案映射到数字孪生平台，构建虚拟换装节点网络，得到仿真环境；
35、对仿真环境中的每个虚拟换装节点分配智能代理，并定义代理间的通信协议，得到多智能体系统；
36、基于所述多智能体系统执行分布式约束优化算法，得到初步资源分配方案；
37、对所述初步资源分配方案进行动态仿真验证，识别潜在冲突，得到冲突解决策略；
38、根据冲突解决策略对资源分配进行实时调整，得到物流资源优化分配方案。
39、本专利技术第二方面提供了一种智能物流优化装置，所述智能物流优化装置包括：
40、数据融合模块，用于对物流过程中多式联运的换装节点的物联网传感器数据和历史业务数据进行多源融合处理，得到包含静态属性和动态属性的时空特征向量；
41、适应评估模块，用于利用p中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能物流优化方法，其特征在于，所述智能物流优化方法包括：
2.根据权利要求1所述的智能物流优化方法，其特征在于，所述对物流过程中多式联运的换装节点的物联网传感器数据和历史业务数据进行多源融合处理，得到包含静态属性和动态属性的时空特征向量包括：
3.根据权利要求1所述的智能物流优化方法，其特征在于，所述利用P中值模型根据所述时空特征向量，对换装节点进行运营适应性评估，得到反映节点运营状况的综合评分包括：
4.根据权利要求3所述的智能物流优化方法，其特征在于，所述对每个换装节点应用P中值模型，计算对应的换装节点在对静态网络结构中的贡献度，得到反映节点运营状况的综合评分包括：
5.根据权利要求1所述的智能物流优化方法，其特征在于，所述采用具有自适应邻域结构和动态禁忌长度的Tabu搜索算法基于所述时空特征向量和综合评分，对所述换装节点的运营参数进行组合优化，得到初始换装方案包括：
6.根据权利要求5所述的智能物流优化方法，其特征在于，所述调用所述Tabu搜索算法中的自适应邻域结构生成函数基于初始解生成候选解集包括：>
7.根据权利要求1所述的智能物流优化方法，其特征在于，所述根据所述初始换装方案，在数字孪生平台上对换装节点进行多智能体协同调度，得到物流资源优化分配方案包括：
8.一种智能物流优化装置，其特征在于，所述智能物流优化装置包括：
9.一种智能物流优化设备，其特征在于，所述智能物流优化设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任意一项所述智能物流优化方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种智能物流优化方法，其特征在于，所述智能物流优化方法包括：
2.根据权利要求1所述的智能物流优化方法，其特征在于，所述对物流过程中多式联运的换装节点的物联网传感器数据和历史业务数据进行多源融合处理，得到包含静态属性和动态属性的时空特征向量包括：
3.根据权利要求1所述的智能物流优化方法，其特征在于，所述利用p中值模型根据所述时空特征向量，对换装节点进行运营适应性评估，得到反映节点运营状况的综合评分包括：
4.根据权利要求3所述的智能物流优化方法，其特征在于，所述对每个换装节点应用p中值模型，计算对应的换装节点在对静态网络结构中的贡献度，得到反映节点运营状况的综合评分包括：
5.根据权利要求1所述的智能物流优化方法，其特征在于，所述采用具有自适应邻域结构和动态禁忌长度的tabu搜索算法基于所述时空特征向量和...
【专利技术属性】
技术研发人员：周运贤，方华，吕燕，周旭兴，
申请(专利权)人：珠海横琴跨境说网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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