一种基于AI大模型的互联网集装箱管理部署方法

本申请涉及互联网技术领域，公开了一种基于AI大模型的互联网集装箱管理部署方法，包括：通过传感器网络收集港口的实时货运数据和空箱位置信息，生成货物流向分布图，并计算港口间的空箱供需差异，确定不平衡指标；若不平衡指标超过预设阈值，则判断当前港口的需求波动类型，根据需求波动类型构建强化学习模型，生成港口间的候选调运方案，获得优化路径集合；基于当前港口的拥堵数据从优化路径集合中筛选出可行路径子集，若可行路径子集为空，则从备用航线数据库中获取替代路径，确定最终调配路径；将最终调配路径转化为调运指令发送至集装箱调度系统，接收系统返回的执行确认反馈，修正货物流向分布图。本申请提高了空箱调运效率与决策精准性。