申请/专利权人：深圳市深信信息技术有限公司

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117371886B

主分类号：G06Q10/083

分类号：G06Q10/083;G06Q10/0631;G06Q10/0835;G06Q30/0201;G06Q50/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.01.26#实质审查的生效;2024.01.09#公开

摘要：本发明公开了基于云计算的农产品智能配送方法及系统，包括：获取原始数据，所述原始数据包括农产品的初始新鲜度、适宜温度、湿度、出厂成本；预测分配路径，基于云平台的大数据分析和机器学习算法，结合历史数据和实时数据，预测农产品的供应链需求和运输路线，同时输出运输成本；构建新鲜度衰减函数，根据每一种农产品的新鲜度在不同环境下的衰减指数和农产品的初始新鲜度，建立农产品在不同环境下随着时间维度的衰减函数；建立三方博弈模型，根据出厂地、商户、客户三者不同的需求，输出三方的均衡点；根据新鲜度衰减函数和三方博弈模型，可以选择最经济、最有效的运输路径和方式，降低运输和储存成本。

主权项：1.基于云计算的农产品智能配送方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取原始数据，所述原始数据包括农产品的初始新鲜度、适宜温度、湿度、出厂成本；S2：预测分配路径，基于云平台的大数据分析和机器学习算法，结合历史数据和实时数据，预测农产品的供应链需求和运输路线，同时输出运输成本；S3：构建新鲜度衰减函数，根据每一种农产品的新鲜度在不同环境下的衰减指数和农产品的初始新鲜度，建立农产品在不同环境下随着时间维度的衰减函数；S4：建立三方博弈模型，根据出厂地、商户、客户三者不同的需求，输出三方的均衡点；在三方博弈模型中，除去运输成本的农产品利润作为最终收益是出厂地的博弈要素，除去售卖成本和损失成本的利润是商户的博弈要素，农产品的新鲜度和价格是客户的博弈要素；在所述预测分配路径，基于云平台的大数据分析和机器学习算法，结合历史数据和实时数据，预测农产品的供应链需求和运输路线，同时输出运输成本步骤中包括：收集相关的数据，包括农产品供应链的历史数据和实时数据，包括供应量、需求量、运输距离、运输时间、成本信息；根据农产品的供应量和需求量，明确各个环节的需求和限制；根据启发式算法来确定最佳的分配路径；所述启发式算法包括：设出厂地期望的利润为U作为决策变量，在运输上的损失为运输成本作为状态变量R，运输过程中农产品的新鲜度损失作为状态变量的因变量S，预测一路径的利润为：，下一路径的利润为，Ri与Ri+1之间存在时间t的关系，Si与Si+1的关系为：；在满足一定条件时，可以判定下一路径优于当前路径： ，其中，i表示第i个路径，P是商户要求的新鲜度区间；在所述构建新鲜度衰减函数，根据每一种农产品的新鲜度在不同环境下的衰减指数和农产品的初始新鲜度，建立农产品在不同环境下随着时间维度的衰减函数步骤中包括：收集不同农产品在不同环境条件下的新鲜度数据；分析收集到的数据，找出农产品在不同环境条件下的衰减规律；通过计算衰减指数，即新鲜度随时间变化的速率，可以确定不同环境条件下的衰减程度；根据每种农产品的初始新鲜度和衰减指数，建立线性衰减函数，并根据预测路径的不同，采取不同的运输环境对农产品进行运输；在农产品进行运输的过程中，路径的长短决定农产品到达商户的新鲜度，设计新鲜度A与温度W、时间T三者的关系：对于A随W的上升单调下降的曲线，A与W、T三者的关系为：；对于A随T的上升单调下降的曲线，A与W、T三者的关系为：；α是时间衰减系数，α与W相关，W增大α减小，B、B1、B2、B3分别为模型参数；在时间延长的情况下，可以降低温度降低新鲜度的衰减速度。

全文数据：

权利要求：

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