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申请/专利权人：北京京东振世信息技术有限公司
申请日：2019-07-11
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN112215530B
主分类号：G06F17/00
分类号：G06F17/00;G06Q10/08;G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.17#授权;2021.12.21#实质审查的生效;2021.03.12#专利申请权的转移;2021.03.12#专利申请权的转移;2021.01.12#公开
摘要：本发明公开了一种选仓方法和装置，涉及物流技术领域。其中，该方法包括：基于训练后的第一深度学习模型对用户的货物订单历史数据进行处理，以得到用户在预设时段内的货物订单预测数据；将所述货物订单预测数据输入预先构建的选仓模型，以从所有可用仓库中为所述用户选取最优存储仓库；其中，所述选仓模型的目标函数为：使该用户基于选取的仓库进行货物存储和配送所需的总成本最小。通过以上方法，能够自动为用户规划出最优的选仓方案，提高仓库选取的合理性、降低货物存储、配送成本，提高货物配送时效。进而，能够利用自身仓储资源为用户比如商家提供个性化、科学化的物流服务。
主权项：1.一种选仓方法，其特征在于，所述方法包括：基于训练后的第一深度学习模型对用户的货物订单历史数据进行处理，以得到用户在预设时段内的货物订单预测数据；将所述货物订单预测数据输入预先构建的选仓模型，以从所有可用仓库中为所述用户选取最优存储仓库；其中，所述选仓模型的目标函数为：使该用户基于选取的仓库进行货物存储和配送所需的总成本最小；所述选仓模型满足以下至少一个约束条件：能够满足配送时效要求的货物订单量占总订单量的比例大于等于第一阈值；选取的存储仓库的总数量小于等于第二阈值；其中，所述第一阈值和或所述第二阈值为预先根据用户输入设置的；所述选仓模型采用分支定界算法进行求解；获取该用户在每个最优存储仓库的货物订单预测数据，基于训练后的第二深度学习模型对该最优存储仓库的货物订单预测数据进行处理，以得到该用户在该最优存储仓库中的库存预测数据；其中，所述第二深度学习模型为线性链条件随机场模型，所述线性链条件随机场模型的预测问题为：求条件概率最大的库存序列的问题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京京东振世信息技术有限公司 选仓方法和装置
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