一种基于深度学习的供应链智能分货方法及系统

本申请涉及供应链管理和人工智能技术领域，公开了一种基于深度学习的供应链智能分货方法，包括以下步骤：S1、获取供应链数据，并将所述供应链数据处理后输入至预设的深度学习模型中；S2、由所述深度学习模型处理所述供应链数据，以预测并输出风险感知潜能向量，所述风险感知潜能向量包括将预设商品分配至目标地点所对应的期望边际价值和预测不确定性；S3、基于输出的所述风险感知潜能向量以及预设的业务约束，构建并求解鲁棒优化问题，以生成分货方案；S4、根据所述分货方案所产生的业务结果确定系统损失。本发明采用端到端学习与鲁棒优化技术，利用梯度进行瓶颈诊断，提升了分货决策的自适应性与精准洞察力。