江苏省扬州技师学院

本发明公开了一种订单特征驱动的仓储货位自适应预测方法及系统，属于仓储物流技术领域。本发明将时空异构图谱输入至时空图神经网络以生成时空特征隐向量表并下发至边缘侧计算节点，该节点提取对应的目标商品特征，并据此在时空特征隐向量表中提取对应的特征数据生成当前状态向量，再将其输入强化学习策略网络以输出目标货位转移概率分布矩阵，然后生成物理拓扑动作掩码矩阵以与目标货位转移概率分布矩阵进行处理，提取出候选货位转移方案，最后获取与该方案对应的移库势能变化量，若其大于预设防震荡阈值，则生成调度指令，提高了仓储货位调度的实时性，解决了现有技术中在面对高度动态的真实作业环境时，仓储货位调度实时性降低的问题。