(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111565265.2 (22)申请日 2021.12.20 (71)申请人 中通服供应链管理有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区华 富街 道莲花一村社区皇岗路5001号深业上 城 （南区） T2栋1908 (72)发明人 唐毅　向军　张惜秒　尹巍巍　 (74)专利代理 机构 成都行之智 信知识产权代理 有限公司 5125 6 代理人 李林 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/35(2019.01)G06F 16/74(2019.01) G06F 40/126(2020.01) G06N 3/12(2006.01) (54)发明名称 一种可视化智慧物流动态优化管控方法及 系统 (57)摘要 本发明公开了一种可视化智慧物流动态优 化管控方法及系统， 涉及物流管控技术领域， 其 技术方案要点是： 采用NLP方法从订单信息中识 别提取关键词， 并对关键词进行分类编码处理， 得到物料码、 路径码和限制码； 根据限制码中的 所有决定因子综合计算得到各个初始运输路径 的优先值， 并根据初始运输 路径的优 先值以及运 输节点之间路段的距离值等比计算得到各个路 段的路段值； 本发明通过最优路径遗传算法和限 制码进行双重规划筛选后能够得到多个可执行 路段， 当遇到应急需求时， 可以从实时更新的可 执行路段中筛选出剩余路径总值最小的执行运 输路径作为目标运输设备的动态调控路径， 有效 提高了物流体系的资源调度灵活性和路径重新 规划的可选性。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114186755 A 2022.03.15 CN 114186755 A 1.一种可视化智慧物流动态优化管控方法， 其特 征是， 包括以下步骤： 采用NLP方法从订单信息中识别提取关键词， 并对关键词进行分类编码处理， 得到物料 码、 路径码和限制码； 接收运输节点反馈的运输资源信息， 并根据物料码、 路径码以及各个运输节点的运输 资源信息以最优路径遗传算法生成多个初始运输路径； 根据限制 码中的所有决定因子综合计算得到各个初始运输路径的优先值， 并根据初始 运输路径的优先值以及运输节点之间路段的距离值 等比计算得到各个路段的路段值； 根据两个运输节点之间的运输工况信息以及两个运输节点的运输资源信息转换生成 两个运输节点之间路段的路段标准码， 将包含有限制码的路段标准码所对应的路段过滤 后， 得到所有初始运输路径的可 执行路段； 根据运输应急需求对可执行路段进行动态更新， 并根据目标运输设备的当前节点位置 和路径码从更新后的可 执行路段中筛 选出剩余路径总值 最小的执 行运输路径。 2.根据权利要求1所述的一种可视化智慧物流动态优化管控方法， 其特征是， 所述物料 码包括订单主体、 设备名称、 设备序号、 配套信息和订单时间； 所述路径码由起始地址码和终止地址码组成； 所述限制码包括环境温度参数、 环境湿度参数、 振动参数、 安全系数、 运输限制时间、 运 输气候信息 。 3.根据权利要求1所述的一种可视化智慧物流动态优化管控方法， 其特征是， 每个所述 目标运输设备的设备 单码均由路径码、 限制码以及唯一对应的物料码组成。 4.根据权利要求1所述的一种可视化智慧物流动态优化管控方法， 其特征是， 所述运输 资源信息包括运输工具信息、 运输人员信息、 人力成本信息、 路径油耗参数以及转点运输的 可靠系数。 5.根据权利要求1所述的一种可视化智慧物流动态优化管控方法， 其特征是， 所述初始 运输路径的生成过程具体为： 将运输资源信 息中不同的信 息种类随机组合成多个约束集， 约束集至少有一个信 息种 类； 将单个约束集作为最优路径遗传算法的输入约束条件， 生成得到相应约束集的初始运 输路径， 并将相同的初始运输路径删除。 6.根据权利要求5所述的一种可视化智慧物流动态优化管控方法， 其特征是， 所述约束 集的随机组合公式具体为： 其中， N表示约束集的随机组合数量； n表示运输资源信息中的信息种类数量； x表示约 束集中组合的信息种类数量。 7.根据权利要求1所述的一种可视化智慧物流动态优化管控方法， 其特征是， 所述初始 运输路径的优先值计算公式具体为： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114186755 A 2其中， Y表示初始运输路径的优先值； k表示相应初始运输路径 中决定因子的数量； εi表 示第i个决定因子的权重系数； Si表示初始运输路径中第i个决定因子的实际值； Zi表示限制 码中第i个决定因子的限制值。 8.根据权利要求1所述的一种可视化智慧物流动态优化管控方法， 其特征是， 所述路段 值的计算公式具体为： 其中， Dmj表示初始运输路径m中的路段j所对应的路段值； Ym表示初始运输路径m的优先 值； Lm表示初始运输路径m的整体距离； lj表示路段j的距离值。 9.根据权利要求1所述的一种可视化智慧物流动态优化管控方法， 其特征是， 所述目标 运输设备在完成可执行路段的运输时， 将当前可执行路段 的路段标准码嵌入路径码中， 得 到表示已完成运输节点路径的路径 节点码， 直至得到运输 完成的最终路径 节点码； 且将每个嵌入更新的路径节点码作为相应可执行路段运输时实时监控视频的视频名， 运输完成后依据最终路径节点码从视频库中遍历搜索整个运输路径中所有可执行路段 的 实时监控视频， 得到 视频集。 10.一种可视化智慧物流动态优化管控系统， 其特 征是， 包括： 编码处理模块， 用于采用NLP方法从订单信息中识别提取关键词， 并对关键词进行分类 编码处理， 得到物料码、 路径码和限制码； 路径生成模块， 用于接收运输节点反馈的运输资源信息， 并根据物料码、 路径码以及各 个运输节点的运输资源信息以最优路径遗传算法生成多个初始运输路径； 优先分配模块， 用于根据限制 码中的所有决定因子综合计算得到各个初始运输路径的 优先值， 并根据初始 运输路径的优先值以及运输节点之 间路段的距离值等比计算得到各个 路段的路段值； 过滤筛选模块， 用于根据两个运输节点之间的运输工况信 息以及两个运输节点的运输 资源信息转换生成两个运输节点之 间路段的路段标准码， 将包含有限制码的路段标准码所 对应的路段 过滤后， 得到所有初始运输路径的可 执行路段； 动态更新模块， 用于根据运输应急需求对可执行路段进行动态更新， 并根据目标运输 设备的当前节点位置和路径码从更新后的可执行路段中筛选出剩余路径总值最小的执行 运输路径。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114186755 A 3