技术特征：
1.基于时间敏感需求在线学习的平台物流运输路径规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：针对当前待运输商品，对其历史销售数据进行统计获得该商品的需求量均值和平均履约时间，参考所述需求量均值和平均履约时间估计出若干可能的时间敏感需求函数构成在线学习所需的潜在时间敏感需求函数集合φ
f
；步骤2：确定平台所有物流资源组成的潜在网络的信息及参数；步骤3：从集合φ
f
中随机选择一个函数作为初始的平台认定的客户实际时间敏感需求函数；步骤4：基于平台所有物流资源组成的潜在网络的信息及参数、平台认定的客户实际时间敏感需求函数，以最大化平台收益为目标，以中转节点的选择和承担运输任务的物流企业的选择为决策变量，建立平台物流运输路径规划模型；步骤5：求解平台物流运输路径规划模型，得到运输路径规划方案s
p
；步骤6：平台应用s
p
，获得在线的客户真实时间敏感需求数据均值；步骤7：计算集合φ
f
中所有函数在s
p
下对应的客户时间敏感需求均值及其各自与所述真实时间敏感需求数据均值之间的偏差，找到集合φ
f
中偏差值最小的函数；步骤8：若最小偏差值在允许的误差范围内，则输出当前的运输路径规划方案；否则，判断最小偏差值是否大于预设的最大允许偏差范围：若是，则以运输路径规划方案s
p
对应的运输时间、真实时间敏感需求数据均值为参考，估计新的时间敏感需求函数并将其加入到集合φ
f
后转至步骤9；若否，则执行步骤9；步骤9：将φ
f
中偏差值最小的函数更新为平台认定的客户实际时间敏感函数，并按照步骤4至步骤8的方法，重复执行步骤4至步骤8直到最小偏差值在允许的误差范围内时输出当前的运输路径规划方案。2.根据权利要求1所述的基于时间敏感需求在线学习的平台物流运输路径规划方法，其特征在于，所述时间敏感需求函数表达的是待运输商品采用某运输路径规划方案所对应履约时间下的客户需求量均值。3.根据权利要求1所述的基于时间敏感需求在线学习的平台物流运输路径规划方法，其特征在于，在所述步骤1中引入与待运输商品相近品类商品历史学习得到的时间敏感需求函数与所有估计的当前待运输商品的时间敏感需求函数一起构成所述集合φ
f
。4.根据权利要求1或2所述的基于时间敏感需求在线学习的平台物流运输路径规划方法，其特征在于，所述步骤2所述的平台所有物流资源组成的潜在网络的信息及参数包括潜在网络中不同节点间的连接关系、中转节点的处理时间及单位处理费用、相连节点间物流企业数量及每一家物流企业的运输时间及单位运输费用。5.根据权利要求1所述的基于时间敏感需求在线学习的平台物流运输路径规划方法，其特征在于，所述平台物流运输路径规划模型包括：式(4)所示的目标函数：maxr＝b
·
d
p
(t
p
)-c(s
p
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)上式中，r为平台收益，元；b为平台完成订单获得的单位酬金，元/件；p为平台认定的客户实际时间敏感需求函数d
p
(t)在潜在时间敏感需求函数集合φ
f
中的编号；s
p
表示在认定d
p
(t)为客户的实际时间敏感需求的情况下采用的运输路径规划方案；c(s
p
)为运输路径规
划方案s
p
对应的运作成本，元；t
p
为运输路径规划方案s
p
的运输时间，h；d
p
(t
p
)为认定d
p
(t)为客户实际时间敏感需求的情况下采用运输路径规划方案s
p
时客户集群产生的需求量，件；式(5)-(9)所示的约束条件，其中，式(5)为流平衡约束，用于保证求解模型所得的运输路径规划方案是一条合理通路：上式中，为平台所有物流资源组成的潜在网络中所有节点的集合；为平台所有物流资源组成的潜在网络中所有供应点的集合；为平台所有物流资源组成的潜在网络中所有中转节点的集合；为平台所有物流资源组成的潜在网络中所有客户的集合；为起点编号为i、终点编号为j的运输路段上所有物流企业的集合；x
ijk
为决策变量，代表承担运输任务的物流企业的选择，表示起点编号为i、终点编号为j的运输路段上编号为k的物流企业在运输路径规划方案中是否被选择，x
ijk
＝1代表被选择，x
ijk
＝0代表未被选择；式(6)和式(7)为唯一通路约束，用于保证每一个客户订单都经由唯一可行通路履约运送：送：式(8)和式(9)决策变量取值范围约束，用于规定决策变量在合理的{0，1}集合中取值；式(8)和式(9)决策变量取值范围约束，用于规定决策变量在合理的{0，1}集合中取值；上式中，y
l
为决策变量，代表中转节点的选择，表示编号为l的中转节点在运输路径规划方案中是否被选择，y
l
＝1代表被选择，y
l
＝0代表未被选择；x
ijk
为决策变量，代表承担运输任务的物流企业的选择，表示起点编号为i、终点编号为j的运输路段上编号为k的物流企业在运输路径规划方案中是否被选择，x
ijk
＝1代表被选择，x
ijk
＝0代表未被选择。6.根据权利要求5所述的基于时间敏感需求在线学习的平台物流运输路径规划方法，其特征在于，按照式(2)计算运输路径规划方案s
p
的运输时间t
p
；其中，tp
ijk
为起点编号为i、终点编号为j的运输路段上编号为k的物流企业的运输时间，h；tc
l
为编号为l的中转节点的处理时间，h。7.根据权利要求5所述的基于时间敏感需求在线学习的平台物流运输路径规划方法，其特征在于，按照式(3)计算运输路径规划方案s
p
对应的运作成本c(s
p
)，元；其中，cp
ijk
为起点编号为i、终点编号为j的运输路段上编号为k的物流企业的单位运输费用，元；cc
l
为编号为l的中转节点的单位处理费用，元。
技术总结
本发明提供了基于时间敏感需求在线学习的平台物流运输路径规划方法，涉及物流技术领域。该方法考虑了时间敏感需求中履约时间和需求量均值的关系、平台运作过程中产生的在线数据，能够基于在线数据实现客户时间敏感需求的在线学习，并进一步利用学习得到的时间敏感需求函数进行平台物流运输路径规划。相较于传统的运输路径规划方法，能够有效地刻画客户需求量与履约时间的关系，使得对客户需求的刻画更加精准，更有利于设计使得平台收益最大的运输路径规划方案，以及避免由于履约时间改变导致的运输路径规划方案失准；该方法与传统的运输路径规划方法相比可以不断适应变化的客户时间敏感需求，适用范围更广。适用范围更广。适用范围更广。
技术研发人员：蒋松辰 黄敏 张宇鑫 徐洪亮 刘鹏霖
受保护的技术使用者：东北大学
技术研发日：2022.07.07
技术公布日：2022/9/20