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申请/专利权人：上海朗晖慧科技术有限公司

摘要：本发明涉及交易撮合成单的技术领域，揭露了一种结合地理货源信息的交易撮合成单方法，所述方法包括：采集化工产品供应商和需求方的基本信息数据，所述信息包括地理位置、产品类型、数量、产品价格和运输价格信息，对收集到的数据进行预处理得到预处理后的化工产品供应商和需求方的信息数据；对化工产品供应商和需求方的地理位置信息进行地理位置匹配，根据地理位置的距离和交通网络计算供应商和需求方之间的运输成本；构建融合地理货源信息的交易撮合成单模型，所述模型以供应商和需求方的地理位置信息以及化工产品信息为输入，以最小化交易撮合成本为优化目标；对构建的融合地理货源信息的交易撮合成单模型进行优化求解得到最优成单策略，推送给供应商和需求方。

主权项：1.一种结合地理货源信息的交易撮合成单方法，其特征在于，所述方法包括：S1：采集化工产品供应商和需求方的基本信息数据，所述信息包括地理位置、产品类型、数量、产品价格和运输价格信息，对收集到的数据进行预处理得到预处理后的化工产品供应商和需求方的信息数据；S2：对化工产品供应商和需求方的地理位置信息进行地理位置匹配，根据地理位置的距离和交通网络计算供应商和需求方之间的运输成本；S3：构建融合地理货源信息的交易撮合成单模型，所述模型以供应商和需求方的地理位置信息以及化工产品信息为输入，以最小化交易撮合成本为优化目标；S4：对构建的融合地理货源信息的交易撮合成单模型进行优化求解得到最优成单策略，推送给供应商和需求方；构建基于状态转移的优化求解框架，所述优化求解框架包括：A41：构造状态空间，所述状态空间以供应商和需求方的地理位置信息、产品信息作为状态要素进行向量化表述；A42：构造动作空间，所述动作空间定义动作为是否将某一对供应商和需求方进行撮合；A43：构造奖励函数，所述奖励函数根据交易成本的增减情况来定义奖励信号，当交易成本减少时，给予正向奖励，当交易成本增加时，则给予负向奖励；A44：初始化策略网络依据定义的状态空间、动作空间和奖励函数进行优化求解得到最优策略网络；初始化策略网络依据定义的状态空间、动作空间和奖励函数进行优化求解得到最优策略网络，包括：B41：构建参数化策略网络，所述策略网络使用神经网络来表示，输入为状态空间中的状态，输出动作空间的动态概率分布；B42：执行当前策略网络得到的动作与环境进行交互以收集训练样本，在每个时间步骤中，观察当前状态，并根据策略网络输出的概率分布选择动作；构建用于策略更新的目标函数，所述目标函数的计算公式为：Lθ＝E[minratio*Adv,clipratio,1-ε,1+ε*Adv]ratio＝π_newa|sπ_olda|s其中，Lθ表示目标函数；θ表示策略网络的参数；ratio表示新策略相对于旧策略的概率比值，a为动作，s为状态；Adv表示优势估计；ε为超参数，用于控制目标函数中的剪切范围；π_new表示更新参数后的策略网络；π_old表示更新参数前的策略网络；E为期望函数。

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