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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明提供了一种食材配送车辆的配送操作方案规划方法及系统，涉及智能物流技术领域。包括获取食材配送车辆的历史配送数据、异常记录及环境数据，并应用可靠性工程方法进行统计分析，识别异常操作模式。然后，通过机器学习算法对异常操作模式的成本进行量化，并构建预测模型。利用该模型，制定预防性配送操作方案，并通过成本效益分析优化这些方案。实时数据模拟进一步验证预测模型的准确性，从而提供最优的配送策略。此外，本发明还提出一种食材配送车辆的配送操作方案规划系统。本发明显著提高了配送操作的准确性和效率，降低了运营成本，增强了对环境变化的适应能力，提升了整体配送系统的表现。

主权项：1.一种食材配送车辆的配送操作方案规划方法，其特征在于，包括：获取食材配送车辆的历史配送操作数据、配送操作异常记录、配送操作方案修改记录和配送操作环境数据，并对数据进行标准化和归一化处理，得到清洗后的标准化数据；根据所述标准化数据应用可靠性工程方法进行统计分析，通过识别历史配送操作的异常操作模式，并建立异常树模型，得到异常操作模式数据；根据所述异常操作模式数据，评估不同异常操作模式对配送操作的影响，通过量化各类异常操作模式的直接和间接成本，得到异常操作模式的成本数据集；根据所述异常操作模式的成本数据集，利用机器学习算法进行模型构建处理，并进行模型验证和评估，得到异常操作模式预测模型；根据所述异常操作模式预测模型，制定预防性配送操作方案，通过评估不同配送操作方案的成本效益优化所述预防性配送操作方案，得到优化后的配送操作方案；根据所述标准化数据应用可靠性工程方法进行统计分析，通过识别历史配送操作的异常操作模式，并建立异常树模型，得到异常操作模式数据，包括：根据所述标准化数据计算历史异常操作的发生频率和分布情况，得到历史异常操作的统计特征数据；根据所述历史异常操作的统计特征数据进行聚类处理，通过结合配送操作环境数据识别历史异常操作的异常模式得到异常操作的模式分类数据；根据所述异常操作的模式分类数据进行关联分析，通过分析历史配送操作中不同的异常操作之间的关联关系并基于预设的动态阈值机制提取出异常操作组合，得到异常操作的模式关联数据；根据所述异常操作的模式关联数据进行模型构建处理，通过采用故障树分析算法确定历史配送操作的每个基本事件和顶事件之间的逻辑关系，构建得到异常树模型；根据所述异常树模型进行分解处理，通过识别和提取关键路径和关键事件的异常概率和影响因素，生成异常操作模式数据；根据所述异常操作模式数据，评估不同异常操作模式对配送操作的影响，通过量化各类异常操作模式的直接和间接成本，得到异常操作模式的成本数据集，包括：将所述异常操作模式数据输入至预设的模糊综合评价模型，通过构建模糊矩阵和确定隶属度函数对所有的异常操作模式在不同配送操作环境下的影响进行模糊评判，并计算出各异常操作模式的风险值，得到异常操作模式风险值数据；根据所述异常操作模式风险值数据，采用活动基础成本法量化各异常操作模式的直接成本，通过识别各项配送操作及其消耗的资源计算每项操作的成本，得到直接成本数据；根据所述直接成本数据构建异常操作影响层次结构模型，并基于所述异常操作影响层次结构模型评估各类异常操作对停工损失、运输损失和额外成本的影响，得到间接成本数据；将所述直接成本数据和所述间接成本数据按模式进行整合处理得到异常操作模式的成本数据集；根据所述异常操作模式的成本数据集，利用机器学习算法进行模型构建处理，并进行模型验证和评估，得到异常操作模式预测模型，包括：根据所述异常操作模式的成本数据集进行特征选择与提取处理得到初始数据集；根据所述初始数据集，通过LASSO回归方法预测得到对食材配送车辆的历史配送操作最有影响的异常操作模式特征，得到特征数据集；将所述特征数据集按照预设时间点分为训练数据集和测试数据集；将所述训练数据集进行模型训练与优化，通过构建随机森林模型对食材配送车辆的历史配送操作成本进行预测训练，并使用网格搜索方法优化模型参数，训练得到初始异常操作模式预测模型；根据所述初始异常操作模式预测模型进行模型验证与评估，通过使用测试数据集对模型进行验证，评估模型的预测性能，进行调整和优化得到最终的异常操作模式预测模型；根据所述异常操作模式预测模型，制定预防性配送操作方案，通过评估不同配送操作方案的成本效益优化所述预防性配送操作方案，得到优化后的配送操作方案，包括：获取预设的配送操作方案的实时配送操作模拟数据，并将实时配送操作数据输入至异常操作模式预测模型，通过预测未来预设时间段的异常操作发生概率得到异常操作的概率数据，所述配送操作方案为历史操作方案；基于贝叶斯方案模型，将所述异常操作的概率数据与重新配送成本、异常操作成本结合，计算不同情境下的配送操作方案收益，并选择收益最大的配送操作方案作为预防性配送操作方案；根据所述预防性配送操作方案进行成本效益评估，其中，通过蒙特卡罗模拟算法模拟所有的预防性配送操作方案的执行效果并量化每种预防性配送操作方案的成本效益，得到成本效益数据；利用遗传算法，将所述成本效益数据作为适应度函数，执行交叉、变异操作，优化方案的执行计划，选择适应度最高的预防性配送操作方案，并将适应度最高的预防性配送操作方案作为食材配送车辆的最终配送操作方案。

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百度查询： 电子科技大学 一种食材配送车辆的配送操作方案规划方法及系统