【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物流与运输调度领域，尤其涉及到一种基于大数据驱动的智能装载调度方法。
技术介绍
1、随着现代物流行业的发展，运输调度面临越来越复杂的挑战。传统的运输调度方法大多依赖人工经验和固定的规则，缺乏灵活性和智能化，难以有效应对实时变化的运输环境。具体来说，现有的运输调度系统主要存在以下几方面问题：
2、人工调度效率低：传统的运输调度通常依赖调度员根据经验和预先设定的规则进行任务分配，缺乏实时数据支持。这种方式不仅效率低，而且容易受到人为因素的影响，导致运输资源的浪费和任务延误。
3、调度决策缺乏实时性：许多现有的调度系统无法实时获取外部环境信息（如交通流量、天气变化等），因此不能及时调整运输路线和任务分配。这使得运输过程容易受到突发事件或环境变化的影响，导致运输效率下降。
4、资源优化不足：传统调度系统通常只关注单一目标（如时间或成本），而忽视了多目标之间的平衡，如运输成本、资源消耗、运输时间、装载状态等多种因素的综合优化。这种单一目标优化方式无法满足现代运输业务中对效率、成本和资源利用率的综合
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【技术保护点】
1.一种基于大数据驱动的智能装载调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据驱动的智能装载调度方法，其特征在于，步骤S1中的运输任务数据具体为运输时间内的：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据驱动的智能装载调度方法，其特征在于，步骤S4中的多目标优化函数具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据驱动的智能装载调度方法，其特征在于，步骤S5中的基于初始解，通过Q-learning对多目标优化函数进行再次优化的过程具体为：
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据驱动的智能装载调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据驱动的智能装载调度方法，其特征在于，步骤s1中的运输任务数据具体为运输时间内的：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数...
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