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摘要：本发明属于物流供应管理领域，涉及数据分析技术，用于解决现有技术中无法对物流订单进行科学化管理，导致物流订单在执行时的效率低下的问题，具体是一种基于人工智能的供应链管理方法及系统，包括管理平台，所述管理平台通信连接有订单管理模块、消耗监测模块以及优化分析模块；订单管理模块用于对物流供应链的订单进行配送管理分析：将管理平台接收到的物流订单标记为管理对象，获取管理对象的管理信息，管理信息包括取货端位置信息、送货端位置信息、货物数量、送货路线以及货物重量；本发明可以对物流供应链的订单进行配送管理分析，结合每个管理对象的管理信息进行物流执行任务组建，根据得到的物流执行任务以及送货顺序进行货物的配送。

主权项：1.一种基于人工智能的供应链管理系统，其特征在于，包括管理平台，所述管理平台通信连接有订单管理模块、消耗监测模块以及优化分析模块；所述订单管理模块用于对物流供应链的订单进行配送管理分析：将管理平台接收到的物流订单标记为管理对象，获取管理对象的管理信息，管理信息包括取货端位置信息、送货端位置信息、货物数量、送货路线以及货物重量，将管理信息中取货端位置与送货端位置直线距离最长的管理对象标记为主干对象，对主干对象的覆盖对象进行标记；为物流执行任务分配SS-SY-QS-QY的送货顺序；所述消耗监测模块用于对物流供应链的物流执行任务的能源消耗状态进行监测分析并得到物流执行任务的监测系数JC；通过监测系数JC对能源消耗状态是否满足要求进行判定；所述优化分析模块用于对监管平台的整体物流能源消耗状态进行优化分析；优化分析模块对监管平台的整体物流能源消耗状态进行优化分析的具体过程包括：将异常任务中覆盖对象的配送路线距离值与主干对象的配送路线距离值的比值标记为覆盖对象的枝干比，由所有异常任务中所有覆盖对象的枝干比构成枝干集合，对枝干集合进行清洗处理并通过清洗处理将优化模式标记为缩圈模式或选剔模式；对枝干集合进行清洗处理的具体过程包括：对枝干集合进行方差计算得到集中系数，将集中系数与预设的集中阈值进行比较：若集中系数大于等于集中阈值，则将枝干集合中数值最小的枝干比剔除，然后重新计算集中系数，以此类推，直至集中系数小于集中阈值；若集中系数小于集中阈值，清洗处理结束，将剔除的枝干比的最大值标记为标准值，将集中集合中剔除的枝干比的数量标记为剔除值；将剔除值与预设的剔除阈值进行比较：若剔除值小于剔除阈值，则将下一监管周期的优化模式标记为缩圈模式；若剔除值大于等于剔除阈值，则将下一监管周期的优化模式标记为选剔模式；采用缩圈模式进行能源消耗状态优化的具体过程包括：在下一监管周期内进行订单管理时，将QY与SY的半径值设置为R2，R2=t1*R1，t1为比例系数，且0.85≤t1≤0.95；采用选剔模式进行能源消耗状态优化的具体过程包括：在下一监管周期内进行订单管理时，计算覆盖对象的枝干比，将枝干比小于标准值的覆盖对象从物流执行任务中剔除；以主干对象取货端位置为圆心、R1为半径画圆，将得到的圆形区域标记为QY，以主干对象送货端位置为圆心、R1为半径画圆，将得到的圆形区域标记为SY，然后将主干对象取货端位置与送货端位置进行连线得到中界线，将取货端位置至送货端位置的配送路线两侧与中界线垂直距离最远的两个点标记为边界点，作出穿过边界点且与中界线相平行的直线并标记为扩散线，将两条扩散线与QY、SY构成的封闭区域标记为沿线区域，在中界线的中点作出一条与扩散线相垂直的直线并将沿线区域分割为两个区域，将靠近取货端位置一侧的区域标记为QS，将靠近送货端位置一侧的区域标记为SS；由QY、SY、QS以及SS构成主干对象的主干区域，将送货端位置与取货端位置均位于主干区域之内的管理对象标记为主干对象的覆盖对象；物流执行任务的监测系数JC的获取过程包括：将物流执行任务内的管理对象标记为监测对象i，i=1，2，……，n，n为正整数，将监测对象i的管理信息中送货路线的距离值标记为距离监测值JLi，将监测对象i的管理信息中货物重量值标记为重量监测值ZLi；通过公式得到物流执行任务的监测系数JC，其中a1、a2以及a3均为比例系数，且a1＞a2＞a3＞1；YH为物流执行任务对应的燃油消耗量。

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