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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司物资分公司申请的专利基于语言模型的供应链智能任务优化方法和装置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：CN118840047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202410812387.4，技术领域涉及：G06Q10/0875；该发明授权基于语言模型的供应链智能任务优化方法和装置是由俞春华;程剑筠;李金霞;温富国;程力涵;卞华星;丁漫江;施新宇;黄燕;王茜设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语言模型的供应链智能任务优化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语言模型的供应链智能任务优化方法和系统，所述方法包括：获取供应链的任务数据并进行识别和提取处理给出关键信息；基于识别和提取的关键信息，分析并生成不同任务地址的产品需求预测数据；基于产品需求预测数据，给出包含所有任务地址的产品库存分布调整方案；对产品库存分布调整方案进行确认或修改，给出最终的产品库存分布调整方案。本发明的方法通过整合和智能处理多源数据，提供高效且准确的需求预测和库存优化，同时增强了用户交互和决策支持，极大地提升了供应链管理的整体性能和效率。

本发明授权基于语言模型的供应链智能任务优化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于语言模型的供应链智能任务优化方法，其特征在于，包括： 获取供应链的任务数据并进行识别和提取处理给出关键信息；其中，所述关键信息至少包括产品名称、数量、任务地址、时间； 基于识别和提取的关键信息，分析并生成不同任务地址的产品需求预测数据； 基于产品需求预测数据，给出包含所有任务地址的产品库存分布调整方案，包括采用优化目标以最小化各任务地址的产品库存缺口和运输成本之和，确定产品库存分布调整方案，或者，计算所有任务地址的优先级；对所有任务地址按优先级降序排序；按排序结果，使用调配规则进行产品库存调整，直到产品仓库库存耗尽或所有任务地址的需求得到满足； 对产品库存分布调整方案进行确认或修改，给出最终的产品库存分布调整方案，以实现供应链的智能任务优化； 其中，分析并生成不同任务地址的产品需求预测数据，包括： 从识别和提取处理结果中获取关键特征，包括产品名称、数量单位、任务地址、时间和状态标签； 基于关键特征构建对应的特征矩阵，构建特征矩阵具体包括： 设t为原始的时间数据，将t转换为从参考时间点开始的天数d；对于产品名称p和任务地址l，使用独热编码转换为二进制向量和将产品需求的数量确定为ys； 组合特征矩阵，将所有特征组合到一个特征矩阵X中，其中

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网江苏省电力有限公司物资分公司，其通讯地址为：210024 江苏省南京市北京西路20号6楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。