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申请/专利权人：康键信息技术(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种物流订单自动发单方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：当监听到商户客户端发起的订单创建请求时，获取订单配置信息以创建物流订单，并提取订单配置信息中的订单特征信息；获取多个物流公司的车辆调度信息，并基于车辆调度信息，生成各物流公司配送路线的配送结构树；基于订单特征信息，从配送结构树筛选出物流订单在各物流公司中的最佳配送路线，并基于各最佳配送路线，计算物流订单与各物流公司的匹配得分；从各物流公司中筛选匹配得分最高的物流公司，对物流订单执行发单操作。本发明还涉及区块链技术，所述订单配置信息存储于区块链中。本发明提升了物流订单与物流公司的匹配优度，降低了物流成本。

主权项：1.一种物流订单自动发单方法，其特征在于，所述物流订单自动发单方法包括：当监听到商户客户端发起的订单创建请求时，获取所述订单创建请求对应的订单配置信息；基于所述配置信息创建物流订单，以及提取所述订单配置信息中的订单特征信息；获取多个物流公司的车辆调度信息，并基于所述车辆调度信息，生成各物流公司配送路线的配送结构树；基于所述订单特征信息，从所述配送结构树筛选出所述物流订单在各物流公司中的最佳配送路线，并基于所述各最佳配送路线，计算所述物流订单与各物流公司的匹配得分；根据所述各匹配得分由高至低，对所述各物流公司进行排序，得到对应的物流公司排序表；获取所述物流订单的配送时间与订单量预测模型；将所述配送时间输入所述订单量预测模型，预测各物流公司在所述配送时间的订单量；基于所述订单量，调整所述物流公司排序表中的各物流公司的排序顺序；从所述各物流公司中筛选匹配得分最高的物流公司，对所述物流订单执行发单操作；所述订单量预测模型的生成方法包括：获取多个历史物流订单，所述历史物流订单包含订单时间与对应的订单量标注；根据所述各订单时间，生成历史物流订单的时间序列；将历史物流订单的时间序列与对应的订单量标注作为训练样本，输入预设预训练模型，输出预测订单量；根据所述订单量标注和所述预测订单量，计算所述预设预训练模型的模型损失值；基于所述模型损失值，对所述预训练模型进行迭代，直到所述模型损失值小于预设损失阈值时停止迭代，得到订单量预测模型；所述基于所述订单特征信息，从所述配送结构树筛选出所述物流订单在各物流公司中的最佳配送路线，包括：将所述特征信息中的世界坐标编码输入所述配送结构树中，其中，所述世界坐标包括发货地址的世界坐标和收货地址的世界坐标；将所述世界坐标与所述配送结构树上的配送区域节点相匹配，得到对应的起点配送区域节点和终点配送区域节点；基于车辆运行顺序，查找出从所述起点配送区域节点到所述终点配送区域节点的一条或多条路线；若存在所述多条路线，则计算各路线所需物流时间，并将所述物流时间最短的路线作为对应公司的所述最佳配送路线。

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百度查询： 康键信息技术(深圳)有限公司 物流订单自动发单方法、装置、设备及存储介质