发明专利已授权

一种基于深度强化学习的智能物流规划方法

📄 申请号：CN202410230697.5 📄 发布日：2026/08/17

著录项目信息

申请日

2024-02-29

公开号

CN118229177B

公开日

2026-04-17

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_0835

IPC 分类号

G06Q10_0835 , G06Q10_0631 , G06N3_0455 , G06N3_092 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法路径规划智能调度系统

应用场景

智能物流, 仓储配送, 运输路径优化, 供应链管理, 调度决策支持

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摘要

本发明提出一种基于深度强化学习的智能物流规划方法，涉及物流规划的技术领域，首先采集历史车辆配送信息并构建全连接图，利用全连接图的节点集合构建序列数据集，再构建智能物流配送规划模型，利用序列数据集对智能物流配送规划模型进行训练，得到训练好的智能物流配送规划模型，最终将待规划的车辆配送信息的节点序列输入训练好的智能物流配送规划模型，将智能物流配送规划模型输出的解序列作为规划结果，将实际的物流规划系统抽象成为选址‑路径规划问题，通过深度强化学习的方法对其进行规划求解，使得获得选址‑路径规划问题的可行较优解具备实时性，且有效提高了求解质量。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种考虑碳排放的回收设施选址与网络运行优化方法

当前第 / 件

一种厨余垃圾破碎回收装置及其使用方法

同领域国内专利 · IPC: (G06Q10_0835)

G06Q10_00 G06Q10_02 G06Q10_04 G06Q10_047 G06Q10_06 G06Q10_063 G06Q10_0631 G06Q10_0633 G06Q10_0635 G06Q10_0637 G06Q10_0639 G06Q10_067 G06Q10_08 G06Q10_083 G06Q10_0831 G06Q10_0832 G06Q10_0833 G06Q10_0834 G06Q10_0835 G06Q10_0836 G06Q10_087 G06Q10_0875 G06Q10_10 G06Q10_105 G06Q10_1053 G06Q10_107 G06Q10_109 G06Q10_1091 G06Q10_1093 G06Q10_20 G06Q10_30 覆盖31个领域

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