摘要
本发明涉及智能物流技术领域,公开了一种基于人工智能的物流供应链优化系统及方法,其中,一种基于人工智能的物流供应链优化方法包括:构建异构车辆特性向量并建立数字孪生模型;基于图注意力网络计算任务与车辆间的匹配关系;采用分层强化学习算法将调度问题分解为多层级子问题;构建去中心化协同决策系统;实现基于博弈均衡的任务交换协议;本发明解决了异构车辆资源错配、中心化决策响应滞后、多级决策主体协同效率低及大规模任务协作不足的问题,提升了物流配送的效率和服务质量。
技术关键词
供应链优化方法
分层强化学习
数字孪生模型
车辆
决策系统
多层前馈神经网络
注意力
层级
智能物流技术
异构
深度Q网络
能源
共识算法
交换模块
策略
网络模块
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能耗
传感器组件
神经网络模型
Simulink软件
数据
数据采集模块
状态检测模块
异常检测方法
车辆参数信息
分析模块
点云图像
全局地图
位姿变化量
停车场地图
关键帧