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龙图腾网恭喜深圳市南方国讯科技有限公司申请的专利一种基于大数据的物流调度管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119539217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510105991.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于大数据的物流调度管理系统是由杨振设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的物流调度管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及调度管理技术领域，且公开了一种基于大数据的物流调度管理系统，包括数据采集模块、数据归类模块、方案初筛模块、方案推优模块以及智能管控模块；通过设有数据归类模块、方案初筛模块以及方案推优模块，有利于通过对实时物流数据集内的数据归类从而获取标记数据类别，能够对标记数据类别进行调度内容的匹配，而对未标记数据类别不进行匹配，减少了数据计算量，提高了效率，同时提高了精准性，保证所有调度内容均符合最新的法规政策内容，而基于匹配后的调度内容形成备选调度方案集，为后续获取最佳物流调度方案奠定了基础，方案推优模块结合了遗传算法与蝙蝠算法，从而更有利于从复杂多变的调度方案中获取最佳物流调度方案。

本发明授权一种基于大数据的物流调度管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的物流调度管理系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据归类模块、方案初筛模块、方案推优模块以及智能管控模块；所述数据采集模块用于预先采集各类历史物流数据集与实时采集实时物流数据集；所述数据归类模块用于对预先采集的各类历史物流数据集进行数据分类，将其分为N个数据簇；并对实时采集的实时物流数据集内的n个文本数据分别进行归类，获取标记数据类别；所述方案初筛模块用于对原始物流调度内容进行可行性匹配，并形成备选调度方案集；所述方案推优模块用于通过结合优化算法从备选调度方案集中获取最佳物流调度方案；所述智能管控模块用于执行最佳物流调度方案并对物流调度过程进行智能化管理与控制；所述数据类别为物流调度过程中涉及的物流数据的种类，包括车辆、路线、货物以及人员配置；所述可行性匹配具体为将原始物流调度方案集的调度内容数据与实时物流数据集内的文本内容数据进行匹配，并基于匹配的结果获取满足条件的备选调度方案集；所述N个数据簇的获取方式具体为：对历史物流数据集与实时物流数据集内的数据设置数字标签进行标记；基于历史物流数据集中的文本数据特征，构建内容相似度矩阵U，，其中，commx,y表示数字标签为x的文本数据与数字标签为y的文本数据之间的内容相似度；公式表示为： ；其中，k1为权重参数，zx为数字标签为x的文本数据的特征向量，zy为数字标签为y的文本数据的特征向量；covzx,zy为zx与zy的协方差，σzx为zx的标准差，σzy为zy的标准差；基于内容相似度矩阵，对历史物流数据集内的数据进行聚类；将每个文本数据看作一个单独的小类簇，共有Q个小类簇，Q为历史物流数据集内的文本数据总数；基于内容相似度矩阵计算每两个小类簇之间的引力值；预设合并阈值b，用于控制类簇合并，将小类簇进行迭代合并，在每次迭代中，找到具有最大引力值的两个小类簇q1和q2；若q1和q2之间的引力值大于合并阈值b，则将q1和q2合并为一个新类簇q，重新计算新类簇q与其他所有小类簇之间的引力值；否则不进行迭代合并；重复执行直至没有任何两个小类簇之间的引力值大于合并阈值b，此时得到N个新类簇，即N个数据簇；所述引力值的计算公式表示为：；其中Yq1,q2为q1与q2之间的引力值，G为引力常数，c1为小类簇q1中的文本数据数量，c2为小类簇q2中的文本数据数量，Disq1,q2为小类簇q1与q2的距离；即两个小类簇中所有文本数据对之间距离的平均值；ω为一个超参数，σq1为小类簇q1中文本数据的特征向量的标准差，σq2为小类簇q2中文本数据的特征向量的标准差，μq1为小类簇q1中文本数据的特征向量的均值，μq2为小类簇q2中文本数据的特征向量的均值。

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