| 申请/专利权人：贵州卡兄卡弟网络技术有限公司 | 申请日：2024-04-25 |
| 发明/设计人：董保江;董保山;金勇 | 公开（公告）日：2024-05-28 |
| 代理机构：安徽思尔六知识产权代理事务所(普通合伙) | 公开（公告）号：CN118096006A |
| 代理人：詹朝 | 主分类号：G06Q10/0833 |
| 地址：550081 贵州省贵阳市观山湖区金阳街道林城西路摩根中心B栋第19层3号 | 分类号：G06Q10/0833;G06Q10/047;G06Q10/0631 |
| 专利状态码：在审-实质审查的生效 | 优先权： |
| 法律状态：2024.06.14#实质审查的生效 2024.05.28#公开 |
| 摘要：本发明涉及物流技术领域，公开了一种货运车辆位置预测方法、系统及存储介质，其预测方法包括以下步骤，步骤101，收集车辆的当前的位置信息以及车辆装载的货物的信息，货物的信息包括货物在所在车辆的车厢中的位置；步骤102，生成智能体，每个智能体绑定一个车辆；步骤103，生成环境，环境包括所有的车站、车辆、货物和车厢，其中车厢被划分为多个装载区域；步骤104，根据车辆的当前的位置信息以及车辆装载的货物的信息生成初始状态。本发明合理选择中转站的位置，使得货物可以在最短的时间内完成中转，减少路程和运输时间，可以有效解决大件货物托运时存在的路线优化问题，提高运输效率，确保货物安全送达目的地。 |
主权项：1.一种货运车辆位置预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤101，收集车辆的当前的位置信息以及车辆装载的货物的信息，货物的信息包括货物在所在车辆的车厢中的位置；/n步骤102，生成智能体，每个智能体绑定一个车辆；/n步骤103，生成环境，环境包括所有的车站、车辆、货物和车厢，其中车厢被划分为多个装载区域；/n步骤104，根据车辆的当前的位置信息以及车辆装载的货物的信息生成初始状态；/n步骤105，输入初始状态，每个智能体根据其对应的策略网络选择行为，即对于每个时间步t和每个智能体i，根据策略网络![]() 和ε-greedy策略选择行为/>![]() ，执行所有智能体的行为，获得下一个状态；/n策略网络![]() ：智能体的决策核心，接收状态输入，输出行为决策；/nε-greedy策略：在训练时探索与利用的权衡策略,ε概率选择随机行为以探索,1-ε概率选择当前最优行为利用已学习的经验；/n步骤106，初始化时间步为2；/n步骤107，输入前一个时间步获得的下一个状态，然后每个智能体根据其对应的策略网络选择行为；执行所有智能体的行为，获得下一个状态；/n步骤108，如果所有货物均到达目的地则进入下一步骤，否则将时间步累加1，然后返回步骤107；/n步骤109，根据每个智能体的行为来预测规划每个车辆的移动路径和装卸信息，移动路径包含用于转移货物的车站，装卸信息包括车辆在车站需要执行的货物的装载或卸载操作，装载操作包括货物需要装载到车辆的车厢的具体位置。/n |
