基于改进TabNet算法的移动机器人履行系统热度上架方法

本发明公开一种基于改进TabNet算法的移动机器人履行系统热度上架方法。包括以下步骤：收集历史订单数据；对所述历史订单数据进行预处理；改进TabNet算法，并构建基于改进TabNet算法的热度模型；使用预处理后的数据集训练基于改进TabNet算法的热度模型，计算各SKU的热度评分，并进行实时数据更新与热度评分的动态重新计算；根据计算得到的SKU热度评分，将货物上架到不同货架区域。本发明提供了一种新型的基于改进TabNet算法的移动机器人履行系统热度上架方法，使得高热度SKU可以通过动态特征选择和热度评分机制被有效识别并集中上架，从而提高RMFS系统的订单行命中率，优化拣选效率。