本发明专利技术公开了一种人工智能物流货运跟踪计算终端，包括库存管理模块、路径规划模块、运输优化模块、供应链协同模块、实时监控模块、数据分析和预测模块、风险管理模块，所述库存管理模块、路径规划模块、运输优化模块、供应链协同模块、实时监控模块、数据分析和预测模块、风险管理模块通信连接，所述库存管理模块用于管理货物的库存，包括入库、出库、盘点，通过实时监控模块获取的信息，所述路径规划模块用于根据货物的起点和终点，以及道路的交通状况因素，计算出最短路径或最优路径，述运输优化模块用于根据货物的数量、体积、重量因素；本发明专利技术具备路径规划、运输优化、数据分析、预测、风险管理等多重功效。管理等多重功效。管理等多重功效。
【技术实现步骤摘要】
一种人工智能物流货运跟踪计算终端
[0001]本专利技术涉及物流领域，具体涉及一种人工智能物流货运跟踪计算终端。
技术介绍
[0002]随着科技发展，物流逐渐成为人们日常传递物品的主要途径，主要是通过物流公司采用交通工具和人力的方式进行运输物品，随着人工智能的普遍性，物流也逐渐走向智能化，包括物流的库存、运输、跟踪。
[0003]但现有的物流跟踪计算终端存在着无法规划物流路径，从而无法做到优化物流路径的效果，同时也无法机械能数据分析预测和风险管理，不利于物流的跟踪管理。
技术实现思路
[0004]本专利技术所要解决的技术问题在于：现有的物流跟踪计算终端存在着无法规划物流路径，从而无法做到优化物流路径的效果，同时也无法机械能数据分析预测和风险管理，不利于物流的跟踪管理。
[0005]本专利技术是通过以下技术方案解决上述技术问题的，一种人工智能物流货运跟踪计算终端，包括库存管理模块、路径规划模块、运输优化模块、供应链协同模块、实时监控模块、数据分析和预测模块、风险管理模块，所述库存管理模块、路径规划模块、运输优化模块、供应链协同模块、实时监控模块、数据分析和预测模块、风险管理模块通信连接；
[0006]所述库存管理模块用于管理货物的库存，包括入库、出库、盘点，通过实时监控模块获取的信息；
[0007]所述路径规划模块用于根据货物的起点和终点，以及道路的交通状况因素，计算出最短路径或最优路径；
[0008]所述运输优化模块用于根据货物的数量、体积、重量因素，以及运输工具的容量、速度、成本因素，计算出最优的货物配送方案；
[0009]所述供应链协同模块用于协同管理供应链中的各个环节，包括生产、仓储、运输环节；
[0010]所述实时监控模块用于通过物流运输设备(如GPS、传感器)获取货物的位置、状态、温度信息，进行实时监控和预警；
[0011]所述数据分析和预测模块用于分析和预测货物运输的趋势和特点，包括货物数量、运输距离、运输时间、费用因素；
[0012]所述风险管理模块用于使用概率论中的条件概率公式，来计算货物在特定情况下遭受损失的可能性，从而便于控制风险。
[0013]优选的，所述路径规划模块采用Dijkstra算法进行计算，该算法具体如下：
[0014]$D(i)$：从起点到节点$i$的最短距离；
[0015]$w(i,j)$：节点$i$到节点$j$之间的距离；
[0016]$P(i)$：节点$i$的前一个节点；
[0017]$S$：已经求出最短路径的节点集合；
[0018]$V
‑
S$：未求出最短路径的节点集合；
[0019]步骤1、初始化：$D(s)＝0$，$D(i)＝\infty$，$P(i)＝s$，$S＝\emptyset$，$V
‑
S＝V$；
[0020]步骤2、从$V
‑
S$中选择$D$值最小的节点$k$，加入到$S$中；
[0021]步骤3、对于节点$k$的每个邻居节点$j$，如果$D(j)>D(k)+w(k,j)$，则更新$D(j)$和$P(j)$的值；
[0022]步骤4、重复步骤2和3，直到所有节点都加入到$S$中，或者没有可加入的节点为止。
[0023]优选的，所述运输优化模块的优化模型如下：
[0024]目标函数：$\maxz＝c_1x_1+c_2x_2+...+c_nx_n$
[0025]约束条件：$a_{11}x_1+a_{12}x_2+...+a_{1n}x_n\leb_1$
[0026]$a_{21}x_1+a_{22}x_2+...+a_{2n}x_n\leb_2$
[0027]$...$
[0028]$a_{m1}x_1+a_{m2}x_2+...+a_{mn}x_n\leb_m$
[0029]$x_1,x_2,...,x_n\ge0$
[0030]其中，$x_i$表示第$i$种货物的数量，$c_i$表示第$i$种货物的单位运输成本，$a_{ij}$表示第$i$种货物在第$j$种运输工具上的运输量限制，$b_j$表示第$j$种运输工具的运输容量限制，目标函数是最小化总运输成本，约束条件是保证运输量不超过限制。
[0031]优选的，在所述风险管理模块中使用概率论中的条件概率公式，来计算货物在特定情况下遭受损失的可能性，设事件A表示特定的风险情况，事件B表示货物损失，那么条件概率公式可以表示为：
[0032]P(B|A)＝P(AandB)/P(A)
[0033]其中，P(B|A)表示在发生事件A的情况下发生事件B的概率；P(AandB)表示事件A和事件B同时发生的概率；P(A)表示事件A发生的概率。
[0034]优选的，在所述数据分析和预测模块中，使用回归分析模型来分析货物运输的趋势和特点，回归分析模型使用最小二乘法进行参数估计，模型为：
[0035]y＝b0+b1*x1+b2*x2+...+bk*xk+e
[0036]其中，y表示因变量，x1,x2,...,xk表示自变量，b0,b1,b2,...,bk表示回归系数，e表示误差项。
[0037]本专利技术相比现有技术具有以下优点：
[0038]通过设置路径规划模块配合运输优化模块，其中路径规划模块可以根据货物的起点和终点，以及道路的交通状况等因素，计算出最短路径或最优路径，运输优化模块则可以根据货物的数量、体积、重量等因素，以及运输工具的容量、速度、成本等因素，计算出最优的货物配送方案，使得整个物流路径和运输的成本、效率得到了大大的提高；
[0039]通过设置数据分析和预测模块，采用了回归分析模型，可以分析自变量和因变量之间的关系，并进行预测，可以利用历史数据，分析货物数量和运输距离之间的关系，从而预测未来的货物数量和运输距离，为货物运输决策提供依据，达到可分析和预测货物运输的趋势和特点，包括货物数量、运输距离、运输时间、费用等因素；
[0040]通过设置风险管理模块，在风险管理模块中，使用概率论中的条件概率公式，来计算货物在特定情况下遭受损失的可能性，通过可以根据历史数据和风险评估结果，计算货物在特定情况下的损失概率，从而制定相应的风险管理措施。
附图说明
[0041]图1是本专利技术的系统框图。
具体实施方式
[0042]下面对本专利技术的实施例作详细说明，本实施例在以本专利技术技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。
[0043]如图1所示，本实施例提供一种技术方案：一种人工智能物流货运跟踪计算终端，包括库存管理模块、路径规划模块、运输优化模块、供应链协同模块、实时监控模块、数据分析和预测模块、风险管理模块，库存管理模块、路径规划模块、运输优化模块、供应链协同模块、实时监控模块、数据分析和预测模块、风险管理模块通信连本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人工智能物流货运跟踪计算终端，其特征在于，包括库存管理模块、路径规划模块、运输优化模块、供应链协同模块、实时监控模块、数据分析和预测模块、风险管理模块，所述库存管理模块、路径规划模块、运输优化模块、供应链协同模块、实时监控模块、数据分析和预测模块、风险管理模块通信连接；所述库存管理模块用于管理货物的库存，包括入库、出库、盘点，通过实时监控模块获取的信息；所述路径规划模块用于根据货物的起点和终点，以及道路的交通状况因素，计算出最短路径或最优路径；所述运输优化模块用于根据货物的数量、体积、重量因素，以及运输工具的容量、速度、成本因素，计算出最优的货物配送方案；所述供应链协同模块用于协同管理供应链中的各个环节，包括生产、仓储、运输环节；所述实时监控模块用于通过物流运输设备(如GPS、传感器)获取货物的位置、状态、温度信息，进行实时监控和预警；所述数据分析和预测模块用于分析和预测货物运输的趋势和特点，包括货物数量、运输距离、运输时间、费用因素；所述风险管理模块用于使用概率论中的条件概率公式，来计算货物在特定情况下遭受损失的可能性，从而便于控制风险。2.根据权利要求1所述的一种人工智能物流货运跟踪计算终端，其特征在于：所述路径规划模块采用Dijkstra算法进行计算，该算法具体如下：$D(i)$：从起点到节点$i$的最短距离；$w(i,j)$：节点$i$到节点$j$之间的距离；$P(i)$：节点$i$的前一个节点；$S$：已经求出最短路径的节点集合；$V
‑
S$：未求出最短路径的节点集合；步骤1、初始化：$D(s)＝0$，$D(i)＝\infty$，$P(i)＝s$，$S＝\emptyset$，$V
‑
S＝V$；步骤2、从$V
‑
S$中选择$D$值最小的节点$k$，加入到$S$中；步骤3、对于节点$k$的每个邻居节点$j$，如果$D(j)>D(k)+w(k,...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄建平，
申请(专利权)人：深圳前海中外运物流有限公司，
类型：发明
国别省市：
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