申请/专利权人：杭州飞步科技有限公司

申请日：2019-10-24

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN110765615B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06Q30/0601

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.26#授权;2020.03.03#实质审查的生效;2020.02.07#公开

摘要：本发明实施例提供了一种物流仿真方法、装置及设备。所述方法包括获取待处理订单的订单信息，获取订单信息处理规则，其中，订单信息处理规则为多个，根据多个订单信息处理规则分别对待处理订单的订单信息进行多轮仿真处理，分别确定每个订单信息处理规则对应的仿真结果，得到仿真结果集，根据仿真结果集中的仿真结果确定待采用的目标仿真结果，将目标仿真结果发送至订单调度终端，以使订单调度终稿根据目标仿真结果对应的目标订单信息处理规则对待处理订单进行处理。采用上述方案后，降低了仿真结果与真实结果的差距，提高了仿真试验的准确度。

主权项：1.一种物流仿真方法，其特征在于，包括：获取待处理订单的订单信息；获取订单信息处理规则，其中，所述订单信息处理规则为多个；根据多个所述订单信息处理规则分别对所述待处理订单的订单信息进行多轮仿真处理，分别确定每个所述订单信息处理规则对应的仿真结果，得到仿真结果集；根据所述仿真结果集中的仿真结果确定待采用的目标仿真结果；将所述目标仿真结果发送至订单调度终端，以使所述订单调度终端根据所述目标仿真结果对应的目标订单信息处理规则对所述待处理订单进行处理；在所述获取待处理订单的订单信息之前，还包括：获取历史订单信息集，所述历史订单信息集中包括多组历史订单信息，每组所述历史订单信息中均包括订单行程信息、订单成本信息、运力信息、天气信息和路况信息；将所述订单行程信息、所述运力信息、所述天气信息和所述路况信息输入到第一神经网络中进行训练，得到运力时间预估模型；将所述订单行程信息和所述订单成本信息输入到第二神经网络中进行训练，得到订单价值预估模型；将所述天气信息输入到第三神经网络中进行训练，得到天气预估模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州飞步科技有限公司 物流仿真方法、装置及设备

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