摘要
本发明适用于物流运输技术领域,提供了一种基于大模型技术的运输调度算法生成方法及系统,包括以下步骤:收集历史运输订单数据,根据运输调度需求提取历史运输订单数据的关键特征;构建运输调度算法模型;将历史运输订单数据输入运输调度算法模型进行训练,通过反向传播算法调整模型参数,使模型能够准确预测最优运输路径和调度方案;输入实时的订单信息、车辆状态和路况信息,基于运输调度算法模型对输入数据进行处理,计算最优运输路径;根据最优运输路径,将订单信息分配至相匹配的车辆,结合车辆的运输成本,确定车辆调度计划。本发明通过深度学习模型,能够高效处理和分析大量历史运输订单数据,快速生成最优运输路径和调度方案。
技术关键词
调度算法
订单
车辆
生成方法
K折交叉验证法
生成系统
传播算法
数据
路况信息
解码器结构
优化器
模型训练模块
计划
物流运输技术
超参数
深度学习模型
指标
特征提取模块