【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及供应链调度，尤其涉及一种基于区块链的销售产品供应链智能调度方法、系统及介质。
技术介绍
1、供应链是指将原材料、生产、配送和销售环节相互连接的网络，涉及多个组织与环节的协同合作。传统供应链管理存在信息不对称、协同效率低下和数据管理复杂等问题，这些问题限制了供应链的效率和灵活性，但物联网技术的快速发展为供应链管理带来了全新的机遇。在物流环节，通过物联网传感器，企业可以随时掌握货物的运输状态和位置；在生产环节，物联网设备可以实时监测生产设备的运行状况和产能。这些实时数据被传输到供应链管理系统中，经过智能分析处理，供应链参与者可以根据实时数据的分析结果做出准确决策。当供应链中出现问题或风险时，例如交通延误、物流堵塞、生产设备故障等，企业可以迅速调整和应对，以最小的影响来解决问题。实时协同决策使供应链参与者能够快速响应市场变化和需求波动，提升了供应链的敏捷性和灵活性。物联网技术还为实时协同决策提供了更高级别的智能支持。通过大数据分析和预测技术，供应链参与者可以挖掘出数据背后的趋势和规律，预测未来供应链的趋势，如此一来，企业就可以提前做出决策，做好准备，降低潜在风险，从而增强了供应链的应变能力。然而，实际上供应链中的原材料容易受到气候特征、虫害特征、环境特征等特征的影响，导致了原材料的产量下降，若不及时调整供应链的采购量，就会使得供应链受到影响，不利于企业的及时决策，限制了供应链的效率和灵活性。
技术实现思路
1、本专利技术克服了现有技术的不足，提供了一种基于区块链的销售产品供
2、为达上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、本专利技术第一方面提供了一种基于区块链的销售产品供应链智能调度方法，包括以下步骤：
4、通过区块链网络获取目标供应链在各多源特征之下的历史供应量特征数据信息，并根据目标供应链在各多源特征之下的历史供应量特征数据信息构建供应链的供应量预测模型；
5、根据供应链的供应量预测模型预测每条供应链的预估供应量特征数据，并获取每条供应链的目标供应数据信息，基于供应链的预估供应量特征数据以及目标供应数据信息生成预估供应链差值特征；
6、获取总的供应量特征数据信息，根据预估供应链差值特征对总的供应量特征数据信息进行智能调度，生成第一智能调度结果；
7、获取第一智能调度结果中每条供应链的输送起点位置以及输送终点位置，并根据每条供应链的输送起点位置以及输送终点位置对第一智能调度结果进行优化，生成优化后的第一智能调度结果。
8、进一步的，在本方法中，通过区块链网络获取目标供应链在各多源特征之下的历史供应量特征数据信息，并根据目标供应链在各多源特征之下的历史供应量特征数据信息构建供应链的供应量预测模型，具体包括：
9、通过区块链网络获取目标供应链的历史气象特征、虫害特征以及环境特征，并根据目标供应链的历史气象特征、虫害特征以及环境特征构建多源特征；
10、通过大数据获取目标供应链在各多源特征之下的历史供应量特征数据信息，并基于深度神经网络构建供应链的供应量预测模型，引入图神经网络，将多源特征作为图神经网络的第一图节点；
11、将供应量特征数据作为图神经网络的第二图节点，并根据第一图节点以及第二图节点构建拓扑结构，通过拓扑结构获取邻接矩阵，引入余弦度量算法，通过余弦度量算法计算邻接矩阵中第一图节点之间的余弦值；
12、获取余弦值小于预设余弦值的第一图节点，并将余弦值小于预设余弦值的第一图节点合并，生成优化后的邻接矩阵，将优化后的邻接矩阵输入到供应链的供应量预测模型中进行编码学习。
13、进一步的，在本方法中，根据供应链的供应量预测模型预测每条供应链的预估供应量特征数据，并获取每条供应链的目标供应数据信息，基于供应链的预估供应量特征数据以及目标供应数据信息生成预估供应链差值特征，具体包括：
14、获取预设时间之内每条供应链区域中的多源特征，并将预设时间之内每条供应链区域中的多源特征输入到供应链的供应量预测模型中进行预测，获取每条供应链的预估供应量特征数据；
15、获取每条供应链的目标供应数据信息，将供应链的预估供应量特征数据与供应链的目标供应数据信息进行对比，得到偏差率，并判断偏差率是否大于预设偏差率阈值；
16、当偏差率大于预设偏差率阈值时，根据供应链的预估供应量特征数据与供应链的目标供应数据信息计算出预估供应链差值特征，并将预估供应链差值特征输出。
17、进一步的，在本方法中，获取总的供应量特征数据信息，根据预估供应链差值特征对总的供应量特征数据信息进行智能调度，生成第一智能调度结果，具体包括：
18、引入遗传算法，并根据遗传算法设置遗传代数，当预估供应链差值特征不大于预设供应阈值时，则获取总的供应量特征数据信息以及每一条供应链的预估供应量特征数据，根据每一条供应链的预估供应量特征数据计算出每条供应链的预估成本数据信息；
19、随机选取若干条供应链，计算每条供应链的总预估供应链特征数据信息，当总预估供应链特征数据信息大于总预估供应链特征数据信息，则以供应链组合进行遗传迭代；
20、设置总预估成本数据阈值，计算供应链组合的总预估成本数据信息，当供应链组合的总预估成本数据信息大于总预估成本数据阈值时，调整供应链组合，并根据遗传代数进行遗传迭代；
21、当供应链组合的总预估成本数据信息不大于总预估成本数据阈值，输出供应链组合，并根据供应链组合进行智能调度，生成第一智能调度结果。
22、进一步的，在本方法中，根据每条供应链的输送起点位置以及输送终点位置对第一智能调度结果进行优化，生成优化后的第一智能调度结果，具体包括：
23、获取每条供应链的输送起点位置以及终点位置，并根据每条供应链的输送起点位置以及输送终点位置进行智能规划，生成供应链运输路径图；
24、将供应链运输路径图分为若干个子路线，并获取每一条子路线的气象特征，通过大数据获取各气象特征之下的运输瘫痪概率值，并基于深度神经网络构建运输瘫痪概率值预测模型；
25、将各气象特征之下的运输瘫痪概率值输入到运输瘫痪概率值预测模型中进行编码学习，获取训练完成的运输瘫痪概率值预测模型，将每一条子路线的气象特征输入到训练完成的运输瘫痪概率值预测模型，获取每一子路线的运输瘫痪概率值；
26、当瘫痪概率值大于预设瘫痪概率阈值时，调整第一智能调度结果中的供应链组合，预设迭代代数阈值，根据迭代代数阈值对第一智能调度结果中的供应链组合进行优化迭代，当瘫痪概率值不大于预设瘫痪概率阈值时，生成优化后的第一智能调度结果。
27、进一步的，在本方法中，基于区块链的销售产品供应链智能调度方法，还包括以下步骤：
28、当对第一智能调度结果中的供应链组合进行优化迭代超过迭代代数阈值时，若瘫痪概率值还大于预设瘫痪概率阈值，则引入蚁群算法；
29、根据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于区块链的销售产品供应链智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于区块链的销售产品供应链智能调度方法，其特征在于，通过区块链网络获取目标供应链在各多源特征之下的历史供应量特征数据信息，并根据所述目标供应链在各多源特征之下的历史供应量特征数据信息构建供应链的供应量预测模型，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于区块链的销售产品供应链智能调度方法，其特征在于，根据所述供应链的供应量预测模型预测每条供应链的预估供应量特征数据，并获取每条供应链的目标供应数据信息，基于所述供应链的预估供应量特征数据以及目标供应数据信息生成预估供应链差值特征，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于区块链的销售产品供应链智能调度方法，其特征在于，获取总的供应量特征数据信息，根据所述预估供应链差值特征对所述总的供应量特征数据信息进行智能调度，生成第一智能调度结果，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于区块链的销售产品供应链智能调度方法，其特征在于，根据所述每条供应链的输送起点位置以及输送终点位置对所述第一智能调度结果进行优化
6.根据权利要求5所述的基于区块链的销售产品供应链智能调度方法，其特征在于，还包括以下步骤：
7.基于区块链的销售产品供应链智能调度系统，其特征在于，所述系统包括存储器以及处理器，所述存储器中包括基于区块链的销售产品供应链智能调度方法程序，所述基于区块链的销售产品供应链智能调度方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于区块链的销售产品供应链智能调度系统，其特征在于，通过区块链网络获取目标供应链在各多源特征之下的历史供应量特征数据信息，并根据所述目标供应链在各多源特征之下的历史供应量特征数据信息构建供应链的供应量预测模型，具体包括：
9.根据权利要求7所述的基于区块链的销售产品供应链智能调度系统，其特征在于，获取总的供应量特征数据信息，根据所述预估供应链差值特征对所述总的供应量特征数据信息进行智能调度，生成第一智能调度结果，具体包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括基于区块链的销售产品供应链智能调度方法程序，所述基于区块链的销售产品供应链智能调度方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1-6任一项所述的基于区块链的销售产品供应链智能调度方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于区块链的销售产品供应链智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于区块链的销售产品供应链智能调度方法，其特征在于，通过区块链网络获取目标供应链在各多源特征之下的历史供应量特征数据信息，并根据所述目标供应链在各多源特征之下的历史供应量特征数据信息构建供应链的供应量预测模型，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于区块链的销售产品供应链智能调度方法，其特征在于，根据所述供应链的供应量预测模型预测每条供应链的预估供应量特征数据，并获取每条供应链的目标供应数据信息，基于所述供应链的预估供应量特征数据以及目标供应数据信息生成预估供应链差值特征，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于区块链的销售产品供应链智能调度方法，其特征在于，获取总的供应量特征数据信息，根据所述预估供应链差值特征对所述总的供应量特征数据信息进行智能调度，生成第一智能调度结果，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于区块链的销售产品供应链智能调度方法，其特征在于，根据所述每条供应链的输送起点位置以及输送终点位置对所述第一智能调度结果进行优化，生成优化后的第一智能调度结果，具体包括：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄晓冬，张家杰，钟婷，
申请(专利权)人：广州极米优品供应链管理有限公司，
类型：发明
国别省市：
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