一种基于机器学习的订单匹配方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的订单匹配方法及系统，包括获取维修订单与维修工数据。基于地理位置及维修类型，生成地理邻近且技能兼容的订单子集群，针对各子集群，依据维修订单，预测所需维修工数量下限并据此初始化分配池，在子集群内构建订单‑维修工二分图，应用图神经网络生成联合嵌入向量，执行多轮破坏‑修复优化循环：每轮随机移除部分订单分配，在修复阶段强制满足技能匹配与工时约束后重新插入；若约束冲突则动态扩展维修工分配池，迭代至方案收敛后，输出满足最终订单分配方案。本发明提升订单匹配的空间效率、资源配置合理性与精准度，保障约束兼容及适应性，优化服务效率与满意度。