一种基于机器学习的货物运输装载方法、系统、终端及介质

本发明涉及物流运输领域，具体涉及一种基于机器学习的货物运输装载方法、系统、终端及介质，方法包括获取历史运输装载数据，运输装载数据包括输入特征集和对应的输出标签集，其中输入特征集由状态变量构成，状态变量包括货物特征、车辆特征、环境特征，输出标签由决策变量构成，决策变量包括装载方案、派车型号、派车数量；使用历史运输装载数据对决策树优化模型进行训练，训练过程以装载率最大化、运输成本最小化为目标；获取实时状态变量以构建实时特征集，将实时特征集输入到训练后的决策树优化模型生成实时决策变量；通过所述实时决策变量进行货物装载。本发明提高装载率，降低运营成本。