摘要
本发明提供一种基于遗传算法的库存调配优化方法及系统,涉及库存调配技术领域,包括获取商品标准数据集,提取标准数据集中的关键特征,输入预先训练的库存需求预测模型中,得到未来一段时间内各个库存单位的需求预测结果;采用安全库存公式计算各个库存单位的安全库存水平,同时构建多目标库存调配优化模型;求解所述多目标库存调配优化模型,得到最优解集,在最优解集中选取综合评价指标最优的解作为最优库存分配方案,基于得到的最优库存分配方案,结合各个库存单位的品类属性和配送优先级,生成库存调配计划和配送路径,根据实际库存状态与库存调配计划的比较结果,结合需求预测结果和补货策略,实现库存调配的动态优化。
技术关键词
需求预测模型
综合评价指标
交通流量预测
调配优化方法
遗传算法
计划
车辆路径优化
实时路况
多头注意力机制
前馈神经网络
计算机程序指令
数据
动态
节点
路段
长短期记忆网络
智能传感器
策略
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算力调度方法
节点
染色体
终端设备
计算机程序产品
RBF神经网络
镗孔工艺
协同优化方法
径向基函数神经网络
响应面模型
遗传模拟退火算法
岩体结构面
结构面产状数据
样本
初始聚类中心
网络运维方法
数字孪生技术
机器学习算法
网络负载预测
资源分配