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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于全局Critic多智能体算法的多重供应链调度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：CN119090223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411209654.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于全局Critic多智能体算法的多重供应链调度方法及系统是由曾安;许鸿迈;潘丹;朱清华;杨宝瑶;姬玉柱设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局Critic多智能体算法的多重供应链调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及供应链调度技术领域，公开了一种基于全局Critic多智能体算法的多重供应链调度方法及系统，方法包括：构建多智能体供应链环境；引入全局Critic网络，利用多智能体深度确定性策略梯度算法对所述多智能体供应链环境进行强化学习，构建多智能体决策模型；将供应链需求数据输入所述多智能体决策模型进行优化调度处理，生成以供应链整体利润最大化的调度策略。本发明引入全局Critic网络减少多智能体竞争，优化整体性能。利用多智能体深度确定性策略梯度算法构建决策模型，适应复杂供应链环境。以整体利润最大化为目标，解决效率和收益低的问题。环境具有较强适应性，可处理不同规模调度问题。通过持续学习优化决策，提高可靠性，显著提升效率和收益。

本发明授权基于全局Critic多智能体算法的多重供应链调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于全局Critic多智能体算法的多重供应链调度方法，其特征在于，包括： 根据多重供应链的整体业务逻辑，分别设计状态空间、动作空间和奖励函数； 利用所述状态空间、所述动作空间和所述奖励函数，构建多智能体供应链环境； 所述状态空间包括在t时刻负责工厂生产的智能体的状态空间，以及在t时刻负责零售商进货的智能体的状态空间，其表达式分别如下所示： ， ； ， ， ； 其中，在该多智能体供应链环境中，利用来区别工厂和零售商的编号，当时，表示对工厂进行操作，当时，表示对零售商进行操作，并且为每轮训练的步数，为工厂的库存水平，为工厂的订单需求，表示第j个零售商向工厂进货的数量，K为零售商的总数；表示所有零售商各自的订单需求量，表示零售商1在t时刻的订单需求量，表示零售商k在t时刻的订单需求量，表示最大订单量，表示扰动系数，表示向下取整，； 所述动作空间包括在t时刻负责工厂生产的智能体的动作空间，以及在t时刻负责零售商进货的智能体的动作空间，并且所有智能体的总动作空间集合； 所述奖励函数为多级供应链环境的整理利润，其表达式如下所示： 其中，为工厂产品的价格，为零售商向工厂进货的数量，为工厂生产产品的成本，表示工厂生产产品的数量，为零售商产品价格，为零售商j在t时刻的订单需求量，为零售商j的仓储成本，为零售商j的库存水平，为仓库缺少货物的惩罚系数，为超出仓储容量的惩罚系数，为零售商j的仓储最大容量，为零售商j的运输成本，为零售商j的每辆货车的最大载货量； 引入全局Critic网络，利用多智能体深度确定性策略梯度算法对所述多智能体供应链环境进行强化学习，构建多智能体决策模型； 将供应链需求数据输入所述多智能体决策模型进行优化调度处理，生成以供应链整体利润最大化的调度策略。

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