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龙图腾网获悉厦门唯创盈智能科技有限公司申请的专利基于深度学习的仓储物流动态调度优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121254794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511807738.3，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于深度学习的仓储物流动态调度优化方法及系统是由杨兆朋;林文州设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的仓储物流动态调度优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及仓储物流管理与人工智能技术领域，具体为基于深度学习的仓储物流动态调度优化方法及系统，包括：采集仓储环境的静态地图数据与动态传感器数据；构建当前时刻的动态时空图状态；响应于仓储管理系统的业务逻辑规则，触发调度优化流程，包括：由约束强化学习调度器，生成初步调度意图集；通过时空图注意力网络预测器，预测得到未来时空拥堵热力图；通过自定义聚合函数进行量化处理，确定标量的未来拥堵成本；通过约束强化学习调度器的拉格朗日求解框架，修正初步调度意图集，生成最终调度意图；输出最终调度意图至仓储控制系统执行；本发明解决了传统调度中决策与预测相脱节的难题，实现了从滞后响应到主动规避的转变。

本发明授权基于深度学习的仓储物流动态调度优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的仓储物流动态调度优化方法，其特征在于，包括： 采集仓储环境的静态地图数据与动态传感器数据； 基于静态地图数据与动态传感器数据，构建当前时刻的动态时空图状态； 响应于仓储管理系统的业务逻辑规则，触发调度优化流程，包括： 步骤1，基于动态时空图状态，由约束强化学习调度器，生成初步调度意图集； 步骤2，结合动态时空图状态与初步调度意图集，通过时空图注意力网络预测器，预测得到未来时空拥堵热力图；时空图注意力网络预测器，显式地将初步调度意图集作为输入，用于学习决策意图与未来时空状态的非线性耦合关系，以预判由初步调度意图集引发的未来拥堵； 步骤3，将未来时空拥堵热力图，通过自定义聚合函数进行量化处理，确定标量的未来拥堵成本，包括： 基于预设的节点业务权重，以及预设的拥堵激活函数； 对未来时空拥堵热力图中各节点的预测拥堵指数进行加权聚合与阈值处理； 将高维的未来时空拥堵热力图降维为单一的未来拥堵成本标量；其中自定义聚合函数计算方式如下： ； 式中，为未来拥堵成本，一个标量；为自定义聚合函数；为未来时空拥堵热力图；为图中的所有节点；为节点的预测拥堵指数；为节点的业务权重；为拥堵激活函数，为一个非线性变换函数； 步骤4，基于未来拥堵成本与即时奖励，通过约束强化学习调度器的拉格朗日求解框架，修正初步调度意图集，生成最终调度意图；拉格朗日求解框架，包括： 构建约束马尔可夫决策过程目标，最大化长期折扣回报，并满足未来拥堵成本不超过预设拥堵成本阈值的约束； 引入成本惩罚超参数作为拉格朗日乘子，将约束马尔可夫决策过程目标转换为无约束优化目标； 其中，成本惩罚超参数用于平衡即时奖励与未来拥堵成本； 步骤5，输出最终调度意图至仓储控制系统执行。

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