上海工程技术大学刘照毅获国家专利权
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龙图腾网获悉上海工程技术大学申请的专利一种基于强化学习的烟草物流调度方法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：CN114936754B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210457990.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于强化学习的烟草物流调度方法是由刘照毅;段倩倩设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于强化学习的烟草物流调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于强化学习的烟草物流调度方法，包括：S1、随机生成二维欧式图上物流配送的仓库和各个节点的物流信息；S2、基于编码‑聚合‑解码的架构构建深度注意力卷积网络，将物流信息输入深度注意力卷积网络，得到调度排序概率矩阵；S3、根据调度排序概率矩阵设置强化学习参数，对深度注意力卷积网络进行训练；S4、获取仓库和各个节点的实时的订单需求信息，并输入到完成训练的深度注意力卷积网络中，得到实时调度排序概率矩阵；S5、对仓库和各个节点的实时调度排序概率矩阵进行波束搜索，得到物流运输调度方案。与现有技术相比，本发明具有在线实时给出物流调度方案，满足物流运输调度的快速性的要求，提高物流运输效率等优点。
本发明授权一种基于强化学习的烟草物流调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的烟草物流调度方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、随机生成二维欧式图上物流配送的仓库和各个节点的物流信息； S2、基于编码-聚合-解码的架构构建深度注意力卷积网络，将仓库和各个节点的物流信息输入深度注意力卷积网络，得到仓库和各个节点的调度排序概率矩阵； S3、根据调度排序概率矩阵设置强化学习参数，根据强化学习参数对深度注意力卷积网络进行训练； S4、获取仓库和各个节点的实时的订单需求信息，并输入到完成训练的深度注意力卷积网络中，得到仓库和各个节点的实时调度排序概率矩阵； S5、对仓库和各个节点的实时调度排序概率矩阵进行波束搜索，得到物流运输调度方案； 步骤S3中强化学习参数包括初始嵌入信息的维数、最终嵌入信息的维数、卷积降维后的维数、各个节点的邻居节点采样后的维数、第一次特征传播后的维数、第二次特征传播后的维数、各个节点的邻居节点的采样次数和特征循环提取的次数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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