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[發明專利]物流運費生成方法、裝置、設備及存儲介質在審

專利信息
申請號: 202111095882.0 申請日: 2021-09-18
公開(公告)號: CN113780956A 公開(公告)日: 2021-12-10
發明(設計)人: 王振興 申請(專利權)人: 中國平安人壽保險股份有限公司
主分類號: G06Q10/08 分類號: G06Q10/08;G06Q30/02
代理公司: 北京市京大律師事務所 11321 代理人: 姚維
地址: 518033 廣東省深圳市福田區益田路5033號*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 物流 運費 生成 方法 裝置 設備 存儲 介質
【權利要求書】:

1.一種物流運費生成方法,其特征在于,所述物流運費生成方法包括:

獲取訂單的訂單信息,其中,所述訂單信息包括配送地址、訂單類型和訂單重量;

對所述配送地址進行分析,確定所述訂單的車輛調度策略,并根據所述車輛調度策略,調度可運輸所述訂單的車輛并規劃行駛路線;

根據所述行駛路線,計算運輸所述訂單的運輸距離,并根據所述訂單重量和所述運輸距離計算所述訂單的初始運費;

從預設的貨運險推薦表中查找與所述訂單類型對應的貨運險,并根據所述貨運險,計算所述訂單的貨運險費用;

根據所述初始運費和所述貨運險費用生成所述訂單的運費。

2.根據權利要求1所述的物流運費生成方法,其特征在于,所述對所述配送地址進行分析,確定所述訂單的車輛調度策略,并根據所述車輛調度策略,調度可運輸所述訂單的車輛并規劃行駛路線包括:

對所述訂單信息中的配送地址進行分析,確定運輸所述訂單的過程中進行中轉的各匯點、起點、終點和各所述匯點之間的有向路徑,并根據所述有向路徑生成有向圖;

提取所述有向圖中各參數值,并根據各所述參數值生成鄰接矩陣;

調用預設的神經網絡,構建所述鄰接矩陣中的各元素與所述神經網絡中各神經元的對應關系;

根據所述對應關系,對所述鄰接矩陣進行網絡演化,生成換位陣,并根據所述換位陣生成車輛調度策略;

根據所述車輛調度策略,調度可運輸所述訂單的車輛;

對所述訂單按照所述配送地址和所述車輛規劃行駛路線。

3.根據權利要求2所述的物流運費生成方法,其特征在于,在所述從預設的貨運險推薦表中查找與所述訂單類型對應的貨運險類型,并根據所述貨運險類型,計算所述訂單的貨運險費用之前,還包括:

獲取各所述訂單類型對應的貨運險類型中各貨運險的基本信息;

基于各所述貨運險的基本信息,計算各所述貨運險的出險率,并根據所述出險率,對各所述貨運險進行質量評價,得到各所述貨運險對應的質量評價值;

根據所述質量評價值和所述出險率,計算各所述貨運險的推薦值;

將各所述貨運險按照所述推薦值進行排序,并根據排序的結果生成貨運險推薦表。

4.根據權利要求3所述的物流運費生成方法,其特征在于,所述基于各所述貨運險的基本信息,計算各所述貨運險的出險率,并根據所述出險率,對各所述貨運險進行質量評價,得到各所述貨運險對應的質量評價值包括:

對各所述貨運險的基本信息進行分析,統計各所述貨運險的出險次數,以及相同貨運險類型中所有所述貨運險的出險總次數;

根據所述出險次數和所述出險總次數,分別計算各所述貨運險的出險率;

對各所述貨運險進行質量評價,計算相同貨運險類型中各所述貨運險的出險率的標準差值;

將所述標準差值作為各所述貨運險對應的質量評價值。

5.根據權利要求4所述的物流運費生成方法,其特征在于,所述根據所述質量評價值和所述出險率,計算各所述貨運險的推薦值包括:

對每個所述貨運險對應的所述質量評價值按照預設的質量權重進行權值計算,得到質量權值;

對每個所述貨運險對應的所述出險率按照預設的出險權重進行權值計算,得到出險權值;

將所述質量權值和所述出險權值進行算術加運算,得到各所述貨運險對應的推薦值。

6.根據權利要求2-5中任一項所述的物流運費生成方法,其特征在于,所述對所述訂單按照所述配送地址和所述車輛規劃行駛路線包括:

根據所述配送地址和所述車輛,確定所述訂單的車輛行駛方向;

采用預設的遺傳算法,對所述訂單按照所述車輛行駛方向和所述配送地址進行配送路徑計算,得到多組配送路徑;

采用預設的蟻群算法,計算多組所述配送路徑中的最優配送路徑,并將所述最優配送路徑作為所述訂單的行駛路線。

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