物流调度方法及系统

本发明涉及物流信息处理领域，尤其涉及物流调度方法及系统，本发明通过实时采集交通流量、气象、订单和物流网点状态等多源数据，利用数据融合模型生成动态物流状态数据；基于该数据，利用分布式仿真节点进行路径片段的细粒度建模，结合元胞自动机模型进行路径片段状态的模拟，并采用强化学习算法进行自适应调整，生成优化的路径决策数据；通过多智能体系统进行全局状态建模和多层反馈交互机制的资源调度优化，最终通过模型预测控制和多层自校正机制实现对全局物流状态的动态预测与自动调整。本发明有效提升了物流调度的灵活性和响应速度，确保物流任务的高效执行。