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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于强化学习的供应链配送路径规划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：CN119558751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411752507.2，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权一种基于强化学习的供应链配送路径规划方法是由潘颖慧;刘慧;明仲设计研发完成，并于2024-12-02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供应链配送路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的供应链配送路径规划方法，所述方法包括：构建基于编码器和解码器的模型，其中，Transformer编码器将从配送员的历史配送数据提取的特征转换成高维的特征向量，基于VAE的特征重构器对特征向量进行特征重构得到重构特征，解码器对重构特征进行处理得到物料配送路径；使用近端策略优化算法对预训练后的基于编码器和解码器的模型进行优化，得到目标路径规划模型；利用目标路径规划模型进行供应链物料配送路径规划。本发明引入变分自编码器和动态上下文嵌入，实现经济、高效且适应复杂动态环境和配送员个体配送偏好的供应链物料配送路径规划；使用近端策略优化算法，提升模型的决策质量和稳定性。

本发明授权一种基于强化学习的供应链配送路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的供应链物料配送路径规划方法，其特征在于，所述基于强化学习的供应链物料配送路径规划方法包括： 获取配送员的历史配送数据，并提取所述历史配送数据的特征； 构建基于编码器和解码器的模型，所述基于编码器和解码器的模型包括用于将所述特征转换成高维的特征向量的Transformer编码器、用于对所述特征向量进行特征重构得到重构特征的基于VAE的特征重构器，所述特征重构器仅考虑重构损失，不考虑KL散度损失，以及用于对所述重构特征进行处理得到物料配送路径的解码器，采用所述解码器，引入动态上下文嵌入，根据所述重构特征输出概率分布，生成预测的动作序列，进而得到物料配送路径； 对所述基于编码器和解码器的模型进行预训练，使用网格搜索算法寻找最佳模型参数，得到最佳模型参数下的预训练模型； 使用近端策略优化算法对所述预训练模型进行优化训练，得到目标路径规划模型； 获取配送员的未完成任务数据，将所述未完成任务数据输入到所述目标路径规划模型中，所述目标路径规划模型输出目标物料配送路径。

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深圳大学，其通讯地址为：518061 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号；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”。

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