供应链补货决策优化方法、系统、介质及计算机设备

本发明属于数据处理技术领域。提供了一种供应链补货决策优化方法、系统、介质及计算机设备，将多源特征与机器学习模型的超参数关联，将所述超参数映射到超参数搜索空间的不同维度，每个所述维度对应一个超参数的取值范围；将所述多源数据特征输入预训练的机器学习模型中，得到所述目标产品在未来某个时段内的需求量预测结果，根据当前库存量数据以及需求量预测结果生成是否补货的决策结果，其中，机器学习模型采用果蝇优化算法进行超参数优化，果蝇个体在所述超参数搜索空间中寻找最优解作为优化后的超参数。本发明提高了不同超参数对不同特征的敏感度，实现了更高精度的决策。