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一种基于机器学习的订单分配推荐系统及方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-246-7201-1833
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06Q30/0601;G06Q10/087;G06F18/23;G06N20/00类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于机器学习的订单分配推荐系统及方法,通过用户的订货要求或配送中心的送货计划将商品从储位挑拣出来,并按照预设方式进行待配装送货的作业任务,根据作业任务对订单进行约束条件分析以建立约束条件对应的约束模型,根据约束模型计算AGV车的行驶距离和走行时间,基于AGV车的行驶距离和走行时间确定订单分配约束、商品供需约束、AGV车执行任务约束和时间约束,并采用蚁群算法确定最优配送路径,根据约束模型和最优配送路径确定运营成本指标、运营时间指标和物流服务质量指标建立利润最大化模型以完成订单分配推荐,对订单进行聚类分析,匹配适合进行大规模定制物流服务模式的订单族,提高订单分配效率和降低配送时间,制定合理的订单分配策略,使得服务的满意度得到极大提升,也提高了客户的满意度。
附件下载:  (原始资料备查)

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