[发明专利]订单排产模型的训练方法、订单排产方法、装置

权利要求书

1.一种订单排产模型的训练方法，包括：

基于预设的订单排产模型，对样本订单序列进行特征提取，得到所述样本订单序列的样本排产特征；

重复执行如下步骤，直至得到成熟的订单排产模型：依据每一个调整网络的预设干扰数据和预设训练系数、以及所述样本排产特征，对所述样本订单序列进行次序调整，并确定每一个调整网络的奖励值，其中，所述奖励值表征所述样本订单序列的延迟信息与次序调整后的样本订单序列的延迟信息之间的差异，所述预设干扰数据表征干扰订单序列的排产特征；根据各所述调整网络的预设训练系数和奖励值，对所述订单排产模型进行更新；

其中，成熟的订单排产模型用于对待排产订单序列进行排产处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，依据每一个调整网络的预设干扰数据和预设训练系数、以及所述样本排产特征，对所述样本订单序列进行次序调整，并确定每一个调整网络的奖励值，包括：

依据每一个调整网络的预设干扰数据和预设训练系数、以及所述样本排产特征，确定所述样本订单序列中的待调整订单；

基于所述待调整订单对所述样本订单序列进行次序调整，得到次序调整后的样本订单序列，并确定所述次序调整后的样本订单序列的延迟信息；

依据所述样本订单序列的延迟信息与所述次序调整后的样本订单序列的延迟信息，确定每一个调整网络的奖励值。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述样本订单序列中的每一样本订单的样本排产特征均包括：交付时间、生产时长、以及生产次序；确定所述次序调整后的样本订单序列的延迟信息，包括：

基于所述每一样本订单的交付时间、生产时长、以及生产次序，确定所述样本订单序列的延迟信息、以及所述次序调整后的样本订单序列的延迟信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于所述每一样本订单的交付时间、生产时长、以及生产次序，确定所述样本订单序列的延迟信息、以及所述次序调整后的样本订单序列的延迟信息，包括：

基于所述每一样本订单的交付时间、生产时长、以及生产次序，确定所述每一样本订单在所述样本订单序列上的延迟时间、以及所述每一样本订单在所述次序调整后的样本订单序列上的延迟时间；

对所述每一样本订单在所述样本订单序列上的延迟时间进行均值处理，得到所述样本订单序列的延迟信息；并对所述每一样本订单在所述次序调整后的样本订单序列上的延迟时间进行均值处理，得到所述次序调整后的样本订单序列的延迟信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，依据每一个调整网络的预设干扰数据和预设训练系数、以及所述样本排产特征，确定所述样本订单序列中的待调整订单，包括：

由每一个调整网络基于所述每一个调整网络的预设干扰数据、预设训练系数、以及所述样本排产特征，确定所述样本订单序列中的每一样本订单的分值，并基于所述每一样本订单的分值确定所述待调整订单。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，所述样本订单序列中的每一样本订单的样本排产特征均包括：交付时间和生产时长；在基于预设的订单排产模型，对样本订单序列进行特征提取，得到所述样本订单序列的样本排产特征之前，所述方法还包括：

根据所述每一样本订单的交付时间和交付时间顺序优先法，对获取到的各样本订单进行排序，得到排序后的样本订单；

基于所述排序后的样本订单和所述每一样本订单的生产时长，确定能如期交付的第一样本列表，并确定不能如期交付的第二样本列表；

将所述第二样本列表插入至所述第一样本列表，得到所述样本订单序列。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，将所述第二样本列表插入至所述第一样本列表，得到所述样本订单序列，包括：

确定所述第一样本列表中，可以提前完成生产的样本订单的提前完成时间信息；

根据所述提前完成时间信息、以及所述第二样本列表中的各样本订单的交付时间和生产时长，将所述第二样本列表插入至所述第一样本列表。