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申请/专利权人：山东省标准化研究院(WTO/TBT山东咨询工作站)

摘要：本发明涉及国际贸易技术领域，更进一步地，涉及基于图形化物流路径的国际贸易物流动态优化系统。所述系统包括：国际贸易路径图形化部分和国际贸易动态优化部分；所述国际贸易图形化部分，用于将输入的以文字形式表达的国际贸易路径，转换为图形化的国际贸易路径；所述国际贸易动态优化部分，用于将图形化的国际贸易路径建模为状态空间；使用深度Q学习算法更新回报函数，引入稀疏化策略改进，以促使在优化路径时考虑路径的稀疏性；基于训练好的回报函数，选择最优路径，以实现国际贸易路径的动态优化。本发明可以通过快速地查找、比较和选择最优的贸易路径，从而降低成本、提高效率、减少风险，进一步促进了国际贸易的发展和合作。

主权项：1.基于图形化物流路径的国际贸易物流动态优化系统，其特征在于，所述系统包括：国际贸易路径图形化部分和国际贸易动态优化部分；所述国际贸易路径图形化部分，用于将输入的以文字形式表达的国际贸易路径，转换为图形化的国际贸易路径；所述图形化的国际贸易路径由节点和连接线组成；每个节点代表了国际贸易中运输节点；每条连接线代表了国际贸易中的一条运输路线；所述国际贸易动态优化部分，用于将图形化的国际贸易路径建模为状态空间，其中每个节点表示一个状态；状态空间的大小为，其中表示节点的数量；定义动作空间其中每个动作表示从一个节点到另一个节点的一条可能的运输路线；定义奖励函数表示在某个状态采取某个动作后所获得的奖励；定义回报函数，表示在某个状态采取某个动作后的长期回报预期值；根据运输路线，确定每个节点与其他节点自检的连通性；对于每对节点，确定可能的转移路径，即从其中一个节点到另外一个节点的运输路线；对于每个可能的转移路径，计算其转移概率，并将其填入状态转移概率矩阵；同时，对于每个可能的转移路径，计算其风险概率，并将其填入状态风险概率矩阵中；使用深度Q学习算法更新回报函数，以逐步优化路径选择，引入稀疏化策略改进，以促使在优化路径时考虑路径的稀疏性；使用强化学习方法动态调整稀疏度参数；基于训练好的回报函数，选择最优路径，以实现国际贸易路径的动态优化；定义状态空间为，其中每个状态表示节点；定义动作空间为，其中每个动作表示从一个节点到另一个节点的一条可能的运输路线；动作空间的大小为，其中表示每个状态可以采取的最大动作数；基于每条运输路线的成本，定义奖励函数表示在某个状态采取某个动作后所获得的奖励；定义回报函数，它表示在状态采取动作后的长期回报预期值；定义状态转移概率矩阵为，其中表示在执行动作后，从状态转移到状态的概率；定义状态风险概率矩阵，其中表示从状态转移到状态的路径风险概率；表示一个三维实数空间，其维度为；表示一个三维矩阵，其中表示状态空间的大小，表示动作空间的大小；所述路径风险概率表示了每条可能的转移路径中涉及到的货币风险、运输风险和出口国家稳定性风险导致贸易损失的风险概率；针对每条可能的转移路径，使用如下公式计算路径风险概率： ；其中：是货物在节点的总价值；是货物在节点的总价值；是节点通货膨胀率；是节点的货币利率；是货物的保质期；是货物节点的停留时间；是标准正态分布的累积分布函数；和是风险影响参数，分别使用如下公式进行计算： ； ；其中，为货物在节点的价格波动率；为将货物从节点运输到节点的总距离。

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权利要求：

百度查询： 山东省标准化研究院(WTO/TBT山东咨询工作站) 基于图形化物流路径的国际贸易物流动态优化系统