一种基于AI大数据的仓库货物供应链管理方法及系统

本发明公开了一种基于AI大数据的仓库货物供应链管理方法及系统，涉及仓库管理技术领域，包括收集仓库多源数据并进行预处理，基于LSTM神经网络预测货物出库频率；基于预测结果构建结合拾取路径耗时与仓储重心控制的多目标调度模型，将货物任务与AGV路径规划联合建模为开放路径多起点非对称TSP问题，使用FWA‑GA混合优化算法进行模型求解，得到最优货位分配矩阵和最优AGV调度路径表。由此，本发明实现了任务分配、路径规划与货位布局的一体化联合优化，进一步联动供应链平台完成缺货预警与供应商智能选择，有效突破了传统方法在预测精度、调度耦合、结构控制与供应协同等方面的多重局限。