一种基于AI算法的供应链履约路径优化与协同决策方法技术

本发明专利技术公开了一种基于AI算法的供应链履约路径优化与协同决策方法，具体涉及供应链履约路径优化领域，包括：首先获取订单货物信息及仓库资源数据，通过匹配判断单一仓库能否独立履约：若可行，则构建包含运输总时间、时间冗余量、路径复杂度及资源利用率的综合评价函数，生成该仓库至交付地的最优路径；若需多仓协同，则动态选择集中点仓库，通过综合计算各仓库的货物转运成本与历史履约风险值，生成综合预警评分并选定最优集中点，最终规划从供应仓库向集中点的转运路径及集中点至终端的履约路径，形成全链路协同方案；本发明专利技术突破传统单仓决策模式，通过双路径优化机制实现资源全局调度，显著降低运输延误风险并提升供应链运作效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及供应链履约路径优化，更具体地说，本专利技术涉及一种基于ai算法的供应链履约路径优化与协同决策方法。

技术介绍

1、当前供应链路径优化技术已形成以数据驱动为核心的方法体系。主流方案围绕单仓智能调度、多仓基础协同及风险响应机制展开：在单仓场景中，ai算法通过历史数据分析生成局部最优路径，显著提升仓库作业效率；多仓协同领域，中心化系统利用数字孪生技术实现运力与任务的初步匹配；风险防控方面，头部企业整合气象、交通等多源数据构建预测模型，增强了对延误事件的预判能力。大模型等新兴技术开始渗透物流决策系统，推动供应链向动态化、可视化演进。然而，这些技术仍受限于中心化架构，优化范围集中于局部环节，全局资源协同与实时风险联动的能力尚未突破。

2、但是其在实际使用时，仍旧存在一些缺点：

3、决策逻辑割裂：单仓优化与多仓协同被孤立处理，多数系统无法根据订单需求动态切换决策模式，导致跨仓资源调配效率低下；

4、评价维度单一：路径优化过度依赖运输时间和距离成本，忽视路径复杂度、时间缓冲冗余等关键隐性指标，实际执行偏差显著；

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI算法的供应链履约路径优化与协同决策方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的供应链履约路径优化与协同决策方法，其特征在于：所述获取数据，包括获取目标订单信息及各仓库站点信息，进行预处理；

3.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的供应链履约路径优化与协同决策方法，其特征在于：所述单仓履约的可行性判断，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的供应链履约路径优化与协同决策方法，其特征在于：所述单仓最优路径生成，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的供应链履约路径优化与协同决策方法，...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai算法的供应链履约路径优化与协同决策方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于ai算法的供应链履约路径优化与协同决策方法，其特征在于：所述获取数据，包括获取目标订单信息及各仓库站点信息，进行预处理；

3.根据权利要求1所述的一种基于ai算法的供应链履约路径优化与协同决策方法，其特征在于：所述单仓履约的可行性判断，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于ai算法的供应链履约路径优化与协同决策方法，其特征在于：所述单仓最优路径生成，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：孙丹凤，王庆法，李圣震，赵晓伟，孙书鑫，修成彬，陈晶，郇建国，
申请(专利权)人：青岛巨商汇网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：

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