[发明专利]一种智能供应链物流调度方法

权利要求书

1.一种智能供应链物流调度方法，其特征在于：

获取目标对象的直接数据信息；

根据目标对象的直接数据信息和调度策略规划第一调度方案；

获取目标对象的隐性关联数据信息；

根据隐性关联数据信息将第一调度方案调整为第二调度方案。

2.根据权利要求1所述的智能供应链物流调度方法，其特征在于：所述直接数据信息包括当前库存信息、订单需求信息、到货时间信息以及销量历史数据信息。

3.根据权利要求1所述的智能供应链物流调度方法，其特征在于：所述隐性关联数据信息包括所述目标对象的属性影响事件信息和销量历史数据的销量影响事件信息。

4.根据权利要求3所述的智能供应链物流调度方法，其特征在于：所述目标对象的所述属性影响事件信息包括目标对象的原材料信息、目标对象的加工信息和目标对象的替代品信息。

5.根据权利要求3所述的智能供应链物流调度方法，其特征在于：所述目标对象销量历史数据的销量影响事件信息包括时令影响信息、节日影响信息和偏好影响信息。

6.根据权利要求1所述的智能供应链物流调度方法，其特征在于：所述隐性关联数据信息还包括网络舆情关联信息。

7.根据权利要求1所述的智能供应链物流调度方法，其特征在于：将隐性关联数据信息与第一调度方案或第一调度方案中直接数据信息的部分信息进行加权关联后，将第一调度方案调整为第二调度方案，并将第二调度方案作为最终调度执行方案。

8.根据权利要求1所述的智能供应链物流调度方法，其特征在于：获取第二调度方案的执行结果，并将执行结果与预期结果进行比对分析，根据比对差异分析和调整第二调度方案，并对第二调度方案进行修正调整。

9.根据权利要求8所述的智能供应链物流调度方法，其特征在于：建立调度学习模型，获取第二调度方案及对应关联的预期调度方案，将第二调度方案及对应关联的预期调度方案作为关联集对调度学习模型进行训练。

10.根据权利要求9所述的智能供应链物流调度方法，其特征在于：在调度模型内进行第二调度方案的规划，并进行调度结果的预测；并根据预期结果对第二调度方案进行调整。