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龙图腾网获悉杉数科技(北京)有限公司;上海杉数网络科技有限公司;广州杉数科技有限公司;杉数科技(南京)有限公司;第五范式(深圳)科技有限公司;杉数科技(苏州)有限公司申请的专利一种基于高质量种子数据的运筹优化数据合成方法及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：CN119623781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510164162.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于高质量种子数据的运筹优化数据合成方法及装置是由胡诗曦;陈艺天;蔡婧颖;艾合买提·买买提;葛思涵设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高质量种子数据的运筹优化数据合成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高质量种子数据的运筹优化数据合成方法及装置，涉及运筹优化领域，包括，根据历史项目经验，构建初始任务池，所述初始任务池包含多个种子数据样本，每个数据样本包括问题、模型和代码，基于数据样本中的问题，通过少样本提示技术扩展至多个问题场景，并生成对应的完整问题样本，基于问题样本，结合初始任务池中的数学模型，通过少样本提示技术生成与对应的问题样本对应的数学模型。本发明实现了问题样本的场景扩展，能够涵盖更多的实际应用场景和优化需求，实现了问题与数学模型的一一映射，解决了传统运筹优化中模型设计依赖人工经验的问题。

本发明授权一种基于高质量种子数据的运筹优化数据合成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于高质量种子数据的运筹优化数据合成方法，其特征在于：包括， 构建初始任务池，所述初始任务池包含多个种子数据样本，每个种子数据样本包括问题、模型和代码； 基于种子数据样本中的问题，通过少样本提示技术扩展至多个问题场景，并生成对应的完整问题样本； 基于问题样本，结合初始任务池中的数学模型，通过少样本提示技术生成与对应的问题样本对应的数学模型； 基于生成的数学模型，通过少样本提示技术生成与数学模型对应的代码； 通过增强操作对所生成的数据样本进行扩展； 通过执行所生成的代码，进行质量检查； 构建初始任务池，所述初始任务池包含多个种子数据样本，每个数据样本包括问题、模型和代码，具体包括如下步骤， 定义问题的类型，所述问题的类型包括资源分配问题、路径规划问题、库存管理问题和排程问题，并提取问题的关键要素； 提取包括线性规划、整数规划、混合整数规划、动态规划和随机规划类型的模型，并提取模型的数学表达式、变量和参数； 提取包括模型构建、求解过程和结果处理的代码，同时提取代码注释和文档； 使用数据结构定义问题池、模型池和代码池； 将问题池、模型池和代码池整合，形成初始任务池； 使用关系型数据库存储任务样本，并为任务样本添加元数据和标签； 基于种子数据样本中的问题，通过少样本提示技术扩展至多个问题场景，具体包括如下步骤， 从构建的初始任务池中选择种子问题，且种子问题符合初始任务池中已经定义的运筹优化问题类型； 从种子问题中提取优化目标、约束条件和决策变量； 根据种子问题的描述，设计具有示例的提示模板，所述提示模板包括问题类型、优化目标的描述和约束条件，并根据问题的类型调整提示模板中的内容； 在提示模板中加入具体场景和优化需求，完成提示模板的设计； 将设计好的提示模板输入语言模型中，语言模型将基于种子数据和提示模板生成N个不同的运筹优化问题场景； 通过验证生成问题的场景描述是否合理和去除与种子问题过于相似的重复问题，完成问题场景的验证和筛选； 生成对应的完整问题样本，具体包括如下步骤， 提取种子问题中的背景信息，并进一步通过自然语言处理技术解析问题描述，提取其中的关键要素，形成完整的问题描述； 从新问题场景中提取优化目标，并根据问题的类型和复杂性，匹配数学模型类型； 从新问题场景中提取约束条件并检查逻辑和条件是否合理； 将完整问题描述、优化目标和约束条件整合，形成完整的运筹优化问题样本； 通过增强操作对所生成的数据样本进行扩展，具体包含如下步骤， 提示语言模型识别数学模型中的可修改部分，所述可修改部分包括优化目标和约束条件； 随机选择潜在的可修改元素之一，通过修改优化目标和约束条件，生成具有不同优化需求的新数据样本； 通过提示语言模型对现有的问题描述进行多种形式的重述； 生成具有不同语义表述的问题描述，且重述过程允许多样化的语言表述； 针对复杂的运筹优化问题，提示语言模型识别建模技巧； 通过提示语言模型生成不同的建模方案，随机选择其中一种建模技巧，对现有数学模型进行修改和替换； 通过不同建模技巧的应用，生成适用于不同问题复杂度和场景需求的多样化数据样本； 通过执行所生成的代码，进行质量检查，具体包含如下步骤， 从生成的代码中提取核心模块，检查代码完整性和是否正确导入所需的数学求解库； 为代码执行创建隔离的虚拟环境，并提供输入数据； 调用求解器执行生成的代码，并捕获执行日志和异常情况； 基于代码的优化时间、解的精度、资源使用情况设置评估指标； 读取求解器的输出结果，验证是否成功找到解，并检查求解器输出的解是否满足所有的约束条件； 根据评估指标评估输出的解的求解效果，判断解的质量是否符合预期； 对于成功运行且符合预期的解定义为最优解； 对于最优解的代码样本，记录和保存该样本的执行结果，并标记为成功样本。

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杉数科技(北京)有限公司;上海杉数网络科技有限公司;广州杉数科技有限公司;杉数科技(南京)有限公司;第五范式(深圳)科技有限公司;杉数科技(苏州)有限公司，其通讯地址为：100102 北京市朝阳区利泽中园106号楼1层C101；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”。