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龙图腾网获悉江西知渠服科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的医院后勤采购库存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：CN120278641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510555841.7，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种基于人工智能的医院后勤采购库存管理方法及系统是由开拓;何剑波;杨安涛设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的医院后勤采购库存管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的医院后勤采购库存管理方法及系统，涉及医院物流与供应链管理技术领域，包括，构建CIVS矩阵，计算动态EOQ，基于CIVS矩阵调整EOQ，计算订货周期，设置医院后勤采购安全库存；人工智能通过多标准决策分析，给医院管理者提供最优供应商；构建MaMPA多目标优化采购方案，引入低碳环保约束，初始化猎物种群，设置三个迭代阶段，每个阶段后随机引入FADs效应，迭代流程计算非支配排序和拥挤度机制确定捕猎者，使用模糊决策选择最优方案；人工智能执行医院后勤采购库存管理自动补货与采购订单生成的全流程，通过构建CIVS矩阵，增强供应链的灵活性与适应性，构建MaMPA多目标优化采购方案引入低碳环保约束，提升采购决策的科学性与优化程度。

本发明授权一种基于人工智能的医院后勤采购库存管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的医院后勤采购库存管理方法，其特征在于：包括， 收集医疗物资数据并预处理，构建CIVS矩阵； 构建ARIMA模型，预测每种医疗物资的月预测需求量，使用经典经济订购批量模型EOQ，计算每种医疗物资的最优订货量，基于CIVS矩阵，调整最优订货量，计算订货周期，设置医院后勤采购安全库存； 基于CIVS矩阵，构建AHP层次结构，给医院管理者提供最优供应商； 构建MaMPA多目标优化采购方案，引入低碳环保约束，初始化猎物种群，设置三个迭代阶段，每个阶段后随机引入FADs效应，迭代流程计算非支配排序和拥挤度距离确定捕猎者，使用模糊决策选择最优方案； 人工智能执行医院后勤采购库存管理自动补货与采购订单生成的全流程； 自动化监控与动态调整医院后勤采购库存管理的全流程； 所述收集医疗物资数据并预处理，构建CIVS矩阵，包括： 所述医疗物资数据，包括医院仓库、药房和使用科室的所有的药品、耗材和设备的结构数据，使用加权平均法计算预处理后的每种医疗物资的加权成本得分，使用K-MeansWCSS，得到每种医疗物资的C分类； 定义三个评价指标，为预处理后的每种医疗物资的三个评价指标分配离散值，计算、和，为医疗物资种类的索引，设计一个三层决策树，根据E1、E2和E3的组合规则，将医疗物资分类为I1、I2和I3，并使用倍数法为I1、I2和I3设定重要性得分，得到每种医疗物资分的I分类； 从预处理后的医疗物资数据中提取每种医疗物资的单位时间消耗量序列，计算每种医疗物资的需求波动性得分，基于欧氏距离和Ward方法，使用层次聚类，得到每种医疗物资的V分类； 获取每种医疗物资的生命周期环境数据，反向归一化后的碳排放量和废弃物生成量数据，使用等权重加权平均公式，计算每种医疗物资的可持续性得分，使用K-MeansWCSS，得到每种医疗物资的S分类； 基于每种医疗物资的加权成本得分、重要性得分、需求波动性得分和可持续性得分分别作为C、I、V和S指标的量化得分； 构建评估矩阵，并归一化处理，对每个指标计算熵值，计算每个指标的客观权重，计算每种医疗物资的加权得分； 定义I和S为正向指标，C和V为负向指标，对于正向指标和负向指标计算理想解和负理想解，计算每种医疗物资到理想解和负理想解的欧氏距离，计算相对接近度作为每种医疗物资的优先级得分，使用四分位数划分为每种医疗物资划分优先级顺序，构建CIVS矩阵。

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