[发明专利]基于预测感知的深度学习智能物流配送规划系统

说明书

本发明涉及基于预测感知的深度学习智能物流配送规划系统，属于物流技术领域，所述感知点单元与区域分割单元相互配合，通过感知点将一定分为的区域进行分割，所述扫描寻找路径单元与区域分割单元相互匹配，扫描寻找路径单元寻找局部最优路径，扫描寻找路径单元、单次最优路径单元均与蚁群算法单元连接，单次最优路径单元得出数个单次最优路径，不断优化规划路径，确保最优路径规划准确率的同时提高最优路径规划效率，实现真正意义上的智能物流配送。

技术领域

本发明涉及基于预测感知的深度学习智能物流配送规划系统。

背景技术

随着互联网技术的发展，以及我国物流配送行业的迅猛发展，互联网技术应用到物流配送行业实现智能化物流配送解决方案已经是大势所趋。

就目前而言，现有的物流配送行业在实际配送路径规划中并没有实现全局最优的路径规划愿景。主要存在以下几个问题：

区域路径规划不合理；只能按照既定的规划路径实现物流的配送，不能及时响应实际情况下的最优路径规划，在这段配送过程中有某个点需要寄件，这种情况下现有物流配送中还没有做到真正意义上的实时响应重新规划路线；

此外，现有物流配送中，物品的摆放次序并没有具体实施有效的方法，大多是凭借配送员的经验进行装箱的，这会在一定程度上限制配送的效率；

同时，互联网＋物流配送的结合，从我国物流配送行业发展的大背景而言，发展时间还是比较短的，发展中积累出来的数据并没有得到很好的深度挖掘进而进行再次应用，大数据刚刚积累并没有发挥大数据本身的价值。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种设计合理，可以确保最优路径规划准确率的同时提高最优路径规划效率，实现真正意义上的智能物流配送的基于预测感知的深度学习智能物流配送规划系统。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：它包含待配送集合单元、智分配配送单元、感知点单元、区域分割单元、扫描寻找路径单元、蚁群算法单元、单次最优路径单元、结合学习数据单元、规划出整体配送单元；所述的待配送集合单元与智分配配送单元连接；所述智分配配送单元中设有感知点单元、区域分割单元、扫描寻找路径单元、蚁群算法单元、单次最优路径单元；所述感知点单元与区域分割单元相互配合，通过感知点将一定分为的区域进行分割，所述扫描寻找路径单元与区域分割单元相互匹配，扫描寻找路径单元寻找局部最优路径，扫描寻找路径单元、单次最优路径单元均与蚁群算法单元连接，单次最优路径单元得出数个单次最优路径，结合学习数据单元将之前的单次最优路径的数据进行分析、整合，规划出整体配送单元与结合学习数据单元连接，所述规划出整体配送单元不断重复以上单元的操作，优化方案，并得出最优配送方案。

作为优选，所述感知点单元中先选定一个起始点，再以起始点为坐标原点配合区域分割单元的操作。

作为优选，所述区域分割单元中采用顺时针和逆时针路线为基准，进行分簇，并结合蚁群算法寻找局部最优路径。

作为优选，所述单次最优路径单元中顺时针360度辐射整个区域，旋转一圈回到起点，利用蚁群算法得出单次最优路径。

本发明提出了基于蚁群-分簇混合算法的物流配送解决方法，该方法通过分簇以及蚁群算法的综合改进，在寻找出局部最优配送路径的基础上实现区域的全局最优配送路径。该方法的实现，可以解决上述描述的现有物流配送中的四个主要问题，进而推动互联网技术在物流配送行业的深入应用，实现技术的深度创新。