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龙图腾网获悉龙岩学院;龙岩烟草工业有限责任公司申请的专利虚拟货位动态映射与弹性仓储空间管理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：CN120181759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510655188.1，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权虚拟货位动态映射与弹性仓储空间管理方法及系统是由曾玮;郭天文;李晓刚;陈阳;邓弘立;徐仰高;杜少毅;李文灿;卢达辉;马志远;卢志敏;苏太育设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本虚拟货位动态映射与弹性仓储空间管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及仓储管理技术领域，公开了一种虚拟货位动态映射与弹性仓储空间管理方法及系统。该方法包括获取仓储空间多源数据集合，包含货位物理属性、货物流动记录及仓储环境参数；基于货位物理属性生成拓扑关系图，根据货物流动记录生成虚拟货位分配策略，对仓储环境参数处理生成容量需求波动特征；将上述结果输入多维决策模型生成优化向量，再通过约束满足算法构建弹性调整策略图，输出虚拟货位动态映射方案。系统包括多源数据获取、拓扑建模、策略生成、容量预测、多维决策和弹性调整模块。本发明可提高仓储空间利用率和作业效率，有效应对环境变化，降低企业运营成本。

本发明授权虚拟货位动态映射与弹性仓储空间管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种虚拟货位动态映射与弹性仓储空间管理方法，其特征在于，包括： 获取仓储空间的多源数据集合；所述多源数据包括货位物理属性、货物流动记录及仓储环境参数；所述货位物理属性包含空间坐标、承重能力及货位状态标签，所述货物流动记录包含出入库频次、货物关联路径及操作时间戳； 基于所述货位物理属性，通过图结构建模算法生成仓储空间的拓扑关系图，所述拓扑关系图包含货位节点间的连接强度及层级依赖权重； 根据所述货物流动记录，通过动态决策优化算法生成虚拟货位分配策略，所述策略包含虚拟货位创建规则、分配优先级及映射更新条件； 对仓储环境参数进行时间序列分段处理，生成容量需求波动特征； 将所述拓扑关系图、虚拟货位分配策略及容量需求波动特征输入多维决策模型，生成仓储空间优化向量； 基于所述优化向量，通过约束满足算法构建弹性调整策略图，输出虚拟货位动态映射方案；所述弹性调整策略图的节点表示仓储操作单元，边表示操作间的时序约束及资源消耗权重； 所述通过图结构建模算法生成仓储空间的拓扑关系图，包括： 对所述货位物理属性进行空间维度归一化处理，生成标准化货位节点； 基于货位节点间的邻接关系，通过层级聚类算法划分空间区域，在依据相似度合并货位节点的过程中，计算各区域的拓扑紧密度，拓扑紧密度反映了区域内货位节点的聚集程度，值越小表示节点越紧密聚集，根据拓扑紧密度与预设的依赖阈值生成层级连接强度，将层级连接强度与货位状态标签结合，形成多维拓扑关系图； 所述通过动态决策优化算法生成虚拟货位分配策略，包括： 对所述货物流动记录进行路径关联分析，提取高频操作路径及货物组合模式； 基于虚拟货位创建规则初始化候选策略池，并计算各策略的分配优先级得分； 通过策略迭代算法筛选满足映射更新条件的最优分配策略，更新虚拟货位映射表； 所述对仓储环境参数进行时间序列分段处理，包括： 根据操作时间戳划分动态时间窗口，提取各窗口内的环境参数均值及方差； 通过波动检测算法识别容量需求的异常变化区间，标记为关键波动段； 将关键波动段与历史容量数据比对，生成容量需求波动特征； 所述多维决策模型包括特征融合模块和约束映射模块，所述特征融合模块包括： 对所述拓扑关系图中的层级依赖权重进行归一化处理，得到第一融合向量； 将所述虚拟货位分配策略中的分配优先级得分进行离散编码，生成第二融合向量； 对所述容量需求波动特征进行趋势拟合计算，提取长期演化模式，得到第三融合向量； 通过加权叠加层将第一融合向量、第二融合向量及第三融合向量合并为统一决策序列； 所述通过约束满足算法构建弹性调整策略图，包括： 根据仓储操作单元初始化节点属性，并基于资源消耗权重生成边权矩阵； 将所述优化向量作为节点状态，边权矩阵由时序约束的优先级及资源消耗权重组成； 通过代价函数迭代更新各节点的约束满足度，调整边权矩阵； 根据调整后的边权矩阵生成覆盖所有操作单元的最优弹性调整序列。

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