[发明专利]一种基于LSTM的动态自适应调度周期的订单调度方法及装置

说明书

本发明提供一种基于LSTM的动态自适应调度周期的订单调度方法及装置，所述方法的步骤包括：将每个时间周期划分为多个时间片，收集每个时间片的订单数量，将每个时间片的订单数量作为向量的维度参数，构建参数向量；将所述参数向量输入到预设的长短时记忆网络模型中，输出预测的时间片的订单数量；将预测的时间片的订单数量与订单阈值比对；基于预测的时间片的订单数量采用固定时长周期调度方法进行订单调度或采用单事件驱动调度方法进行订单调度；基于贪心算法将调度的订单插入原配送计划的车辆路径中，基于聚类算法将多个车辆路径聚类为预设个数的簇，基于邻域搜索算法更新每个簇中的每个车辆路径，组合更新后的车辆路径得到更新配送计划。

技术领域

本发明涉及低轨卫星通信技术领域，尤其涉及一种基于LSTM的动态自适应调度周期的订单调度方法及装置。

背景技术

目前研究的周期调度方法主要包括：固定时长周期调度和基于事件驱动的周期调度；

固定时长周期调度是以固定的周期进行多次调度，如图15所示，其原理是统计整个问题发生时间，并将这段时间以相同间隔分成多段，在每个间隔的末尾时刻统一处理间隔内新增的动态信息。该周期调度具有简单易用的特点，适用于对动态信息无感知的场景。但缺点明显，动态信息在不同周期内的分布情况存在差异，存在可能前一个周期内新增大量的动态信息，但后一个周期内却没有新增动态信息的情况，因此，现有技术采用基于事件驱动的周期调度避免上述问题；

动态事件与动态信息含义接近，如图16所示如平台中产生新的运输订单、客户主动取消订单、新的运输车辆加入、车辆主动停止派单、车辆运力增加或减少等。该周期调度可根据触发调度的动态事件数量分为单事件驱动和批量事件驱动。

1、单事件驱动，单事件驱动即指出现一个动态事件，则触发调度，立即处理该动态事件。假设该动态事件为新增一个运输订单，物流平台接受新增订单后，首先需要根据当前所有车辆位置判断是否可以将其加入到车辆配送计划中，判断依据为模型约束。若满足模型约束，在所有可加入车辆中选择最佳车辆及最佳顺序插入该订单；若不满足，则拒绝该客户的请求。单事件驱动的优点在于响应及时，对动态事件的处理较快。但此种周期调度往往无法求出最优解，或许等待一段时间能获得更好的解决方案；单次调度仅处理一个动态事件，会极大地浪费算力资源和增加管理费用。

2、批量事件驱动，批量事件驱动是指新增动态事件的累计数目到达阈值后，再统一处理。批量事件驱动周期调度易受订单产生时间不确定性所制约，适应性较差，存在长时间内动态事件数目小于阈值而不进行调度的可能性。

发明内容

鉴于此，本发明的实施例提供了一种基于LSTM的动态自适应调度周期的订单调度方法，以消除或改善现有技术中存在的一个或更多个缺陷。

本发明的一个方面提供了一种基于LSTM的动态自适应调度周期的订单调度方法，所述方法的步骤包括：

将每个时间周期划分为多个时间片，收集历史数据中每个时间片的订单数量，将每个时间片的订单数量作为向量的维度参数，构建历史时间周期的参数向量；

将所述参数向量输入到预设的长短时记忆网络模型中，输出预测的未来时间中至少一个时间片的订单数量；

将未来时间中每个时间片的订单数量与预设的订单阈值比对；

若时间片的订单数量大于订单阈值，则基于时间片的时间长度计算调度周期，在该时间片内以调度周期为固定周期，采用固定时长周期调度方法进行订单调度；

若时间片的订单数量不大于订单阈值，则在该时间片内采用单事件驱动调度方法进行订单调度；

基于贪心算法将调度的订单插入原配送计划的车辆路径中，基于聚类算法将多个车辆路径聚类为预设个数的簇，基于邻域搜索算法更新每个簇中的每个车辆路径，组合更新后的车辆路径得到更新配送计划。