关键词：订单分配;马尔可夫决策;多目标优化;二分图匹配
摘 要：物流订单分配是钢铁产成品销售过程中的重要环节,对销售过程的整体体验和全流程的良性循环起着至关重要的作用。在实际生产过程中,传统的人工分单模式已难以适应长时间维度的发展要求。为了充分考虑一个时间周期内销售的物流成本最低以及承运司机的收益较高,同时确保企业的长期收益,本文用多目标约束,建立马尔可夫决策模型,引入KM算法执行二分图匹配,基于司机收益最大化和企业成本最小的多目标优化,最大化钢铁商品总交易量为长期的最终目标,结合价值函数和多属性的多目标优化函数,形成车辆和货物的完整匹配决策。以钢铁企业的真实业务数据为例,对数据进行预处理后筛选合适特征进行模型训练并验证算法的正确性和可用性。结果表明,该模型相较于传统的订单分配方法,可以更好地解决钢铁企业在订单分配场景下的需求。
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