一种物流路径优化方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种物流路径优化方法及系统，首先构建一个语义化的物流网络图，包含各物流节点和边的详细信息

【技术实现步骤摘要】
一种物流路径优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及物流
，尤其是涉及到一种物流路径优化方法及系统
。

技术介绍

[0002]传统物流路径规划通常采用静态的方法，即路径一旦规划完成就不会根据实时情况进行调整
。
这种方法忽视了物流环境的动态性
。
静态路径规划在实际应用中可能不够灵活，无法及时响应环境的变化，导致效率低下和延误
。
[0003]传统方法在物流网络的构建和分析上通常仅限于基本的地理和物理参数，如距离和时间，很少涉及网络内部的复杂语义信息，例如节点的功能性质
、
边的类型等
。
这种表面的处理方式限制了对物流网络复杂性的深入理解，降低了路径规划的准确性和有效性
。
[0004]在传统物流路径规划中，通常缺乏高效的数据处理和预测机制
。
例如，在估算路径耗费时，传统方法可能无法充分利用历史数据和复杂算法进行准确预测
。
这导致路径选择往往基于有限的信息，不能充分考虑各种可能的变量和情况，影响路径规划的全面性和前瞻性
。
[0005]本专利技术的技术方案针对传统物流路径规划中的核心问题提出了创新性的解决策略：通过构建一个动态的
、
语义丰富的物流网络图，通过注意力机制还能根据实时数据动态调整路径规划，有效应对环境变化状况，确保在复杂的网络中快速找到最优路径
。
整体而言，这个技术方案通过综合考虑动态性
、
>语义理解
、
数据处理能力和算法效率，全面提升了物流路径规划的灵活性
、
准确性和实时响应能力，从而有效解决了传统物流路径规划中存在的主要问题
。

技术实现思路

[0006]鉴于现有技术中物流路径规划中存在的问题，一方面，本专利技术提供了一种物流路径优化方法，该方法包括如下步骤：
[0007]S1
构建包含各物流节点和物流边的物流语义网络图，实现物流网络的语义化表示；
[0008]S2
利用注意力机制根据所述物流语义网络图计算得到所述物流动态权重向量；
[0009]S3
构建多层感知机进行物流路径耗费预测；
[0010]S4
根据所述物流路径耗费预测的结果，搜索得到从起点到终点的最小耗费路径；
[0011]优选地，所述步骤1进一步包括：
[0012]S1.1
构建物流网络图
G=(V, E),V
表示物流节点，
E
表示物流边，其中每个物流节点代表一个物流站点，每个物流边则代表连接这些节点的物流路径；
[0013]S1.2
对所述物流节点和物流边使用
one
‑
hot
进行编码其类型和属性，得到所述物流节点的
one
‑
hot
编码
v_i=[v_type_i,v_attr_i]以及所属物流边的
one
‑
hot
编码
e_i=[e_type_i,e_attr_i]；
[0014]其中
v_type_i
表示所述物流节点的类型
one
‑
hot
编码，所述物流节点的类型包括
工厂
、
仓库以及中转站，其中
v_attr_i
表示所述物流节点的属性
one
‑
hot
编码，所述物流节点的属性至少包括面积
、
吞吐量以及货物容量；
[0015]其中
e_type_i
表示所述物流边的类型
one
‑
hot
编码，所述物流边的类型包括公路
、
铁路
、
航空及水路，其中
e_attr_i
表示所述物流边的属性
one
‑
hot
编码，所述物流边的属性至少包括运输单位能耗
、
运输单位时间以及运输单位费用；
[0016]S1.3
将所述物流节点和物流边的
one
‑
hot
编码通过预先训练好的
TextCNN
，获取所述物流节点的语义表示向量
v_si=TextCNN(v_i)
和所述物流边的语义表示向量
e_si=TextCNN(e_i)
；
[0017]由于不同的物流节点和物流边具备不同的属性，通过
TextCNN
的处理，可以将
one
‑
hot
向量表示的词转化为低维稠密向量表示，从而捕捉到不同物流节点及边之间的语义信息和上下文关系；
[0018]优选地，所述步骤
S2
进一步包括：
[0019]S2.1
对于每一个新订单，通过编码器获取其查询向量
q=encoder(order),
所述编码器为预训练好的编码器，其中
order
为新的订单信息，至少包括订单货物的质量
、
体积
、
起点
、
终点
、
限定到达时间；
[0020]S2.2
根据所述查询向量
、
物流节点的语义表示向量及物流边的语义表示向量，计算注意力权重：
a=softmax(qk
T
/sqrt(d
k
))
其中
k=[v_s1,...,v_sN,e_s1,...,e_sM]]，
N
表示物流节点的个数，
M
表示物流边的条数，
d
k
=M+N
；
[0021]S2.3
计算物流动态权重向量：
W
’
=aW,
其中
W
为初始物流权重向量；
[0022]S2.4
当订单信息发生变化是，重复步骤
S2.1
‑
S2.3
；
[0023]优选地，所述步骤
S3
进一步包括：
[0024]S3.1
构造多层感知机，所述多层感知机的输入为物流节点语义表示向量
、
物流边语义表示向量
、
以及物流动态权重向量的拼接向量
P
；
[0025]S3.2
多层感知机的输出为
Relu(hP+b),
其中
h
为多层感知机的权重居中，
b
为偏置，其输出为不同物流边的耗费预测值；
[0026]优选地，所述步骤
S4
进一步包括：
[0027]S4.1
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种物流路径优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1
构建包含各物流节点和物流边的物流语义网络图，实现物流网络的语义化表示；
S2
利用注意力机制根据所述物流语义网络图计算得到物流动态权重向量；
S3
构建多层感知机进行物流路径耗费预测；
S4
根据所述物流路径耗费预测的结果，搜索得到从起点到终点的最小耗费路径
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤
S1
具体为：
S1.1
构建物流网络图
G=(V, E),V
表示物流节点，
E
表示物流边，其中每个物流节点代表一个物流站点，每个物流边则代表连接这些节点的物流路径；
S1.2
对所述物流节点和物流边使用
one
‑
hot
进行编码其类型和属性，得到所述物流节点的
one
‑
hot
编码
v_i=[v_type_i,v_attr_i]
以及所属物流边的
one
‑
hot
编码
e_i=[e_type_i,e_attr_i]
；其中
v_type_i
表示所述物流节点的类型
one
‑
hot
编码，所述物流节点的类型包括工厂
、
仓库以及中转站，其中
v_attr_i
表示所述物流节点的属性
one
‑
hot
编码，所述物流节点的属性至少包括面积
、
吞吐量以及货物容量；其中
e_type_i
表示所述物流边的类型
one
‑
hot
编码，所述物流边的类型包括公路
、
铁路
、
航空及水路，其中
e_attr_i
表示所述物流边的属性
one
‑
hot
编码，所述物流边的属性至少包括运输单位能耗
、
运输单位时间以及运输单位费用；
S1.3
将所述物流节点和物流边的
one
‑
hot
编码通过预先训练好的
TextCNN
，获取所述物流节点的语义表示向量
v_si=TextCNN(v_i)
和所述物流边的语义表示向量
e_si=TextCNN(e_i)。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤
S2
具体为：
S2.1
对于每一个新订单，通过编码器获取其查询向量
q=encoder(ord...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘利，李森昌，何德宝，冯金付，
申请(专利权)人：运易通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：