摘要
本发明公开了一种周转箱数量确定方法、系统、设备以及可读存储介质,涉及物流管理技术领域,包括,收集周转箱相关信息,并对收集的数据进行预处理;基于预处理后的数据,定义订单状态和配送状态,根据订单状态和配送状态进行特征提取,得到订单状态向量和配送状态向量;基于深度强化学习算法构建周转箱预测模型,将订单状态向量和配送状态向量输入周转箱预测模型,输出初始周转箱调整方案;根据初始周转箱调整方案使用多目标遗传算法随机生成多种周转箱分配方案,结合运输成本、配送时间和周转箱利用率,筛选出最优周转箱调整方案;本发明不仅能够实时准确地预测和优化周转箱的需求,还能在多目标优化中找到最佳平衡点。
技术关键词
深度强化学习算法
订单
遗传算法
特征提取模块
预计行驶时间
可读存储介质
物流管理技术
深度Q网络
数据
定义
处理器
计算机设备
交通
存储器
表达式
轮盘
语句
索引
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学习方法
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半监督学习算法
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连续控制方法
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