本發(fā)明屬于物流網，特別是一種優(yōu)化物資調撥策略的方法及系統。

背景技術：

1、現有技術在物資調撥策略方面主要包括以下幾種方法，每種方法都有其局限性或不足之處：

2、一、基于經驗的調撥方法

3、這種方法的調撥決策主要依賴于管理人員的經驗和直覺。它的缺陷包括：

4、1.?主觀性：由于依賴個人經驗，容易受到主觀判斷的影響，缺乏客觀性。

5、2.?不穩(wěn)定性：不同管理人員的經驗不同，可能導致調撥策略的不一致性。

6、3.?效率低下：缺乏系統性的數據分析，難以應對復雜多變的物資需求環(huán)境。

7、二、固定周期盤點法

8、這種方法通過定期盤點庫存，根據預設的規(guī)則進行物資調撥。不足之處包括：

9、1.?響應滯后：固定周期盤點無法及時響應需求變化，可能導致庫存積壓或短缺。

10、2.?庫存浪費：由于無法準確預測需求，常常需要保持較高的安全庫存，造成資源浪費。

11、三、基于規(guī)則的調撥系統

12、這種系統通過設定一系列規(guī)則來指導物資調撥。其局限性如下：

13、1.?靈活性差：規(guī)則一旦設定，變更困難，難以適應市場需求的動態(tài)變化。

14、2.?局部優(yōu)化：規(guī)則通常針對特定情況設計，可能導致整體調撥策略不是最優(yōu)的。

15、四、基于簡單統計模型的調撥方法

16、這種方法使用統計模型如移動平均、指數平滑等進行需求預測。其不足包括：

17、1.?精度有限：簡單統計模型難以處理非線性、季節(jié)性等復雜需求模式。

18、2.?數據需求：這些模型通常需要大量穩(wěn)定的歷史數據，這在很多情況下難以滿足。

19、綜上，現有技術存在以下不足：

20、1.?缺乏實時性和動態(tài)性：現有技術難以實時響應需求變化，調撥策略更新不及時。

21、2.?預測準確性有限：簡單的統計模型無法準確預測復雜多變的需求。

22、3.?系統集成度低：不同調撥方法之間缺乏有效的集成，難以形成統一的優(yōu)化策略。

23、4.?資源利用率不高：由于預測和決策的不足，常常導致庫存積壓或服務水平的下降。

技術實現思路

1、本發(fā)明的目的在于針對上述現有技術存在的問題，提供一種優(yōu)化物資調撥策略方法，實現更準確的需求預測、更高效的庫存管理和更優(yōu)化的調撥決策。

2、實現本發(fā)明目的的技術解決方案為：一種優(yōu)化物資調撥策略方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟1，采集物資調撥相關的數據并進行預處理；

4、步驟2，預測物資需求；

5、步驟3，制定庫存優(yōu)化策略；

6、步驟4，基于上述內容，生成最優(yōu)物資調撥方案。

7、進一步地，步驟1中所述物資調撥相關的數據包括：

8、物資需求數據，包括歷史消耗量、季節(jié)性因素和市場趨勢；

9、庫存數據，包括現有庫存量、庫存周轉率和安全庫存量；

10、運輸能力數據，包括運輸距離、運輸時間、運輸成本和運輸工具容量。

11、進一步地，步驟1中預處理包括：

12、數據清洗：去除無效、錯誤和重復的數據；

13、數據標準化：將不同量綱的數據轉換為統一格式；

14、數據整合：將不同來源的數據進行合并，形成統一的數據集。

15、進一步地，步驟2所述預測物資需求具體包括：

16、基于步驟1采集的物資需求數據構建訓練集，訓練基于機器學習的方法，獲得物資需求模型；

17、利用所述物資需求模型預測物資需求：

18、d_p?=?f(d_h,?t)

19、式中，d_h表示歷史物資需求數據，t表示預測周期，d_p表示預測需求量。

20、進一步地，步驟3所述庫存優(yōu)化策略包括：

21、（1）確定安全庫存：

22、s?=?z?*?σ

23、式中，s是安全庫存量，z是服務水平系數，σ是物資需求量的標準差；

24、（2）確定再訂貨點

25、r?=?d_p?+?s

26、式中，d_p是預測需求量，r是再訂貨點。

27、進一步地，步驟4具體包括：

28、步驟4-1，計算調撥需求量：

29、q?=?r?-?i

30、式中，q是撥需求量，r是再訂貨點，i是現有庫存量；

31、步驟4-2，構建關鍵路徑最優(yōu)先調度算法，通過該算法獲取關鍵路徑即最優(yōu)物資調撥方案；所述關鍵路徑最優(yōu)先調度算法，需滿足：

32、(1)每個調度工具被當成不同的實體；

33、(2)在同一時間,?單個調度工具只能承載其最大可運輸數量的物資；

34、(3)每項調度作業(yè)必須在其所有關聯的緊前作業(yè)完成之后才能開始作業(yè)。

35、進一步地，步驟4-2所述關鍵路徑最優(yōu)先調度算法，具體包括：

36、算法輸入：作業(yè)集 x?=?{ x1 ,?x2 ,?.?.?.?,?x n}， x n表示第 n個作業(yè)；緊前作業(yè)集 pre?=?{ pre1 ,?pre2 ,?.?.?.?,?pre n}， pre n表示作業(yè) x n對應的緊前作業(yè)；調撥作業(yè)時間集? t?={ t1 ,?t2 ,?.?.?.?,?t n}， t n表示作業(yè) x n對應的調撥時間；調度工具集 ?ma?=?{ ma1 ,?ma2 ,?.?.? .?,?ma m}， ma m表示第 m種調度工具；作業(yè)對應的調度工具集 xma?=?{ xma1 ,?xma2 ,?.?.?.?,? xma n}， xma n表示作業(yè) x n對應的調度工具；

37、步驟4-2-1，初始化調度運力可開始作業(yè)時間集為 mat?=?{ mat1,? mat2,?.?.?.?, mat n}， mat i?=?0， j?=?1,?2,?.?.?.?,? n， mat i表示第 i個作業(yè)的可開始時間；各項作業(yè)開始調度時間集為 s?=?{ s1,? s2,?.?.?.?,? s n}，第 i個作業(yè)開始調度時間 s i ?=?0,? i?=?1,?2,?..?.?,? n，各項作業(yè)調度完成時間集為? f?=?{ f1,? f2,?.?.?.?,? f n}，第 i個作業(yè)調度完成時間 f i ?=?0,? i?=?1,?2,?.?.?.?,? n，待調度作業(yè)集為 sx?=?{ x1,? x2,?.?.?.?,? x n’}， x n’表示待調度作業(yè)集中的第 n’個待調度作業(yè)；

38、步驟4-2-2，通過最早調度開始、完成算法，計算作業(yè)最早調度開始時間集 es?={ es1,? es2,?.?.?.?,? es n}，以及搶修清單的最早調度完成時間 bef；其中， es n表示第 n個作業(yè)的最早調度開始時間；

39、步驟4-2-3，通過最遲調度開始、完成算法，計算作業(yè)最遲開始調度時間集 ls?={ ls1,? ls2,?.?.?.?,? ls n}， ls n表示第 n個作業(yè)的最遲調度開始時間；

40、步驟4-2-4，通過總時差算法計算作業(yè)總時差集 rtd?=?{ rtd1, rtd2,?.?.?.?, rtd n}， rtd n表示第 n個作業(yè)的總時差；

41、步驟4-2-5，依據關鍵路徑算法計算關鍵路徑集cp?=?{ cp1, cp2,?.?.?.?, cp q}， cp q表示第 q條關鍵路徑；

42、步驟4-2-6，判斷關鍵路徑集cp中是否只包括一條關鍵路徑，若是，則優(yōu)先調度作業(yè)為該關鍵路徑的起始作業(yè)，記為? x l??，其在作業(yè)集中的角標為 l?；否則，優(yōu)先調度作業(yè)為所有關鍵路徑的起始作業(yè)中作業(yè)時間最長的起始作業(yè)，記為 x l?；

43、步驟4-2-7，將優(yōu)先調度作業(yè) x l?的緊前作業(yè) pre l?中所有作業(yè)的下角標集合置為；

44、步驟4-2-8，將優(yōu)先調度作業(yè) x l?的對應的調度工具 xma l?在調度工具集 ma中的下角標記為 l?；

45、步驟4-2-9，計算優(yōu)先調度作業(yè) x l?的開始時間：

46、；

47、即對緊前作業(yè)完成時間和調度工具可開始調度時間取最大值；

48、步驟4-2-10，計算優(yōu)先調度作業(yè) x l?的完成時間：

49、 f l??=? s l??+? t l?

50、式中， t l?為優(yōu)先調度作業(yè) x l?的調撥時間；

51、步驟4-2-11，計算調度工具 xma l?的可開始調度時間：

52、 mat l??=? f l?

53、步驟4-2-12，從所述待調度作業(yè)集、作業(yè)集中移除 x l?，從緊前作業(yè)集中移除 pre l?，并更新剩余作業(yè)的緊前作業(yè)，?從作業(yè)時間集中移除 t l?,?從作業(yè)對應的所需調度工具集中移除 xma l?；

54、步驟4-2-13，重復步驟4-2-2至步驟4-2-12，直至待調度作業(yè)集 sx為空；

55、步驟4-2-14，輸出各項作業(yè)開始時間集 s、各項作業(yè)完成時間集 f，與各項作業(yè)對應的調度工具集共同構成最優(yōu)物資調撥方案。

56、進一步地，步驟4-2-3中所述最遲調度開始、完成算法，具體為：

57、算法輸入：作業(yè)集 x?=?{ x1 ,?x2 ,?.?.?.?,?x n}，調撥作業(yè)時間集? t?=?{ t1 ,?t2 ,?.?.? .?,?t n}，緊后作業(yè)集 post?=?{ post1 ,?post2 ,?.?.?.?,?post n}， post n表示作業(yè) x n對應的緊后作業(yè)；調撥方案的最早完工時間 bef；

58、步驟4-2-3-1，初始化未計算作業(yè)集為 unfinish?={ x1 ,?x2 ,?.?.?.?,?x n}，已計算作業(yè)集為? finish?= φ，作業(yè)最遲調撥開始時間集為 ls?=?{ ls1,? ls2,?.?.?.?,? ls n},?其中第 i個作業(yè)最遲調撥開始時間 ls i ?=?0，? i?=?1,?2,?.?.?.?,? n；作業(yè)最遲調撥完成時間集 lf?=?{ lf1,? lf2,?.?.?.?,? lf n},?其中?第 i個作業(yè)最遲調撥完成時間 lf i ?=?0；

59、步驟4-2-3-2，通過所述已計算作業(yè)集 finish查找未計算作業(yè)集 unf?inish中的可計算作業(yè) x l?,?及其在作業(yè)集 x中對應的下角標 l?；

60、步驟4-2-3-3，將作業(yè) x l?的緊后作業(yè) post l?中所有作業(yè)的下角標集合置為 lpost l?；

61、步驟4-2-3-4，從未計算作業(yè)集 unf?inish中移除作業(yè) x l?；

62、步驟4-2-3-5，判斷 post l?是否為空，若是，則計算作業(yè) x l?的最遲調撥完成時間；否則計算作業(yè) x l?的最遲調撥完成時間，即各項緊后作業(yè)最遲調撥開始時間中的最小值；

63、步驟4-2-3-6，計算作業(yè) x l?的最遲開始時間 ls l?：

64、；

65、即作業(yè) x l?的最遲調撥完成時間減去該項作業(yè)的調撥時間；

66、步驟4-2-3-7，在已計算作業(yè)集 finish中添加作業(yè) x l?；

67、步驟4-2-3-8，重復步驟4-2-3-2至步驟4-2-3-7，直至未計算作業(yè)集 unfinish為空；

68、步驟4-2-3-9，輸出作業(yè)最遲調撥開始時間集 ls，作業(yè)最遲調撥完成時間集 lf。

69、本發(fā)明與現有技術相比，其顯著優(yōu)點為：

70、（1）引入了資源約束的關鍵路徑方法，在計算關鍵路徑時考慮資源的可用性和限制。資源沖突檢測：能夠識別并解決資源過度分配的問題。更真實的進度計劃：考慮資源限制后的計劃更符合實際情況。資源平衡：通過調整任務開始時間，實現資源利用的均衡。

71、（2）在關鍵路徑計算中考慮多個目標，如成本、質量、風險等。綜合決策：平衡時間、成本、質量等多個目標，以實現最佳項目結果。價值最大化：不僅僅是時間最短，而是整體價值的最大化。多維度分析：提供更全面的評估視角。

72、（3）算法的適用性、準確性和靈活性更高，從而有助于更有效地規(guī)劃、執(zhí)行和控制方案。

73、下面結合附圖對本發(fā)明作進一步詳細描述。