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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于大语言模型的智能路径规划方法和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：CN120450571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510956238.X，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权基于大语言模型的智能路径规划方法和系统是由李霄剑;李千颖;丁瑞卿;莫杭杰;李玲设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的智能路径规划方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大语言模型的智能路径规划方法和系统，涉及路径规划领域。本发明中，基于LLM的多层级协同优化框架，通过整合LLM的语义理解能力，对自然语言描述的新需求对原有的数学模型及算法策略进行优化，实现在已构建的第一数学模型及第一遗传算法的基础上，结合变化的新需求生成优化后的第二数学模型及第二遗传算法，既能克服直接使用LLM提示词工程建模的表达性限制、生成元启发式算法的领域适应性不足的问题，还能提升传统框架对场景适应性能力。此外，构建基于MCP的代码代理，其分层递进的自我修正机制结合MCP协议的标准化调度，实现了从表层代码错误到深层数学模型问题的全方位自动化处理。

本发明授权基于大语言模型的智能路径规划方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的智能路径规划方法，其特征在于，包括： 针对外卖配送路径规划问题，构建第一数学模型并设计用于求解模型的第一遗传算法； 获取采用自然语言描述的新需求，基于预先构建的基于LLM的多层级协同优化框架，优化重构所述第一数学模型、所述第一遗传算法，并在每一层级通过标准JSON格式输出，以获取转换后的第二数学模型、第二遗传算法及两者完整的代码； 基于预先构建的基于MCP的代码代理，自动化执行所述代码，并在检测到所述代码运行异常时，自动调用针对所述代码的自我修正机制或针对所述第二数学模型的自我验证机制，以最终输出满足所述新需求的外卖配送路径规划最优解； 所述第一数学模型为混合整数规划模型，包括第一目标函数及第一约束条件；其中所述第一目标函数的优化目标为最小化总成本，所述总成本由总行程时间成本、早到惩罚成本、延迟惩罚成本、聚类拆分惩罚、容量超载惩罚及路径熟悉度奖励共同组成，所述第一约束条件包括订单分配约束、路径连续约束、骑手容量约束及时间顺序约束； 所述第一遗传算法为双层遗传优化算法，包括外层遗传算法和内层遗传算法；其中所述外层遗传算法用于订单聚类及骑手分配的全局搜索，所述内层遗传算法用于对每个骑手的订单集进行路径规划； 所述基于LLM的多层级协同优化框架包括： 深度模型分析与需求理解层，用于解析所述第一目标函数的数学表达式，评估所述第一约束条件的完整性，识别所述第一遗传算法的算法框架的双层遗传特性，以及基于前三个分析结果，深入分析所述新需求的变化并分析优化潜力，以输出标准JSON格式的问题分析结果； 基于现有数学模型的优化重构层，用于基于所述问题分析结果，以所述第一目标函数为基础集成所述新需求的数学表达，完善所述第一约束条件，以及扩展决策变量，以输出标准JSON格式的数学重构结果； 算法策略自适应层，用于基于所述问题分析结果及所述数学重构结果，以所述第一遗传算法为基础设计针对所述模型重构结果的遗传策略，改进初始化、选择、交叉、变异策略，以输出标准JSON格式的算法升级方案； 完整解决方案生成层，用于基于所述数学重构结果及所述算法升级方案，转化调整所述第一数学模型、所述第一遗传算法及两者的原有代码，以输出标准JSON格式的所述第二数学模型、所述第二遗传算法及两者完整的所述代码。

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