买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种数据驱动的易腐品多级库存水平优化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：CN120655215B 。

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：202511165173.3，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种数据驱动的易腐品多级库存水平优化方法及系统是由陈敬贤;吴浩然;梁樑;郑逸飞;李凯;施辉设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据驱动的易腐品多级库存水平优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据驱动的易腐品多级库存水平优化方法及系统，涉及深度强化学习技术领域。包括步骤：对于零售节点，采集易腐品的历史销售数据和外部特征数据，并输入神经网络训练；采集易腐品的运输环境信息；构造并初始化训练网络和目标网络、经验回放池；基于运输环境信息定义状态和动作，后两者分别表示指定日期的在途转运量、当天发出量；基于运输环境信息构建奖励函数，用于对状态及其动作生成奖励值；对训练网络进行迭代训练，并将得到的状态转移存入经验回放池；从经验回放池选择样本，结合目标函数更新网络参数，并定期同步至目标网络；由目标网络输出最优转运量序列。最终实现对仓库点到零售点间的物流调度，优化配送频率与批次组合。

本发明授权一种数据驱动的易腐品多级库存水平优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的易腐品多级库存水平优化方法，其特征在于，包括步骤： S1、构建神经网络；对于多个零售节点，分别采集易腐品的历史销售数据和外部特征数据，并输入神经网络，对神经网络训练；一个所述外部特征数据由多个可观察的外部特征组成，以向量的形式表示；所述外部特征包括所述零售节点的地理位置、所述零售节点在指定时间周期内的客流量、所述零售节点所在地理位置的天气数据、指定时间周期内的日期类型； S2、采集关于易腐品的运输环境信息；运输环境信息包括时序订货量和转运量；时序订货量表示在第t天，神经网络输出的第j个零售节点对易腐品的预测订货需求量；转运量为任意一个仓库节点对任意一个零售节点在易腐品的转运数量；S3、构造并初始化深度强化学习网络，包括训练网络、目标网络，以及经验回放池；S4、基于运输环境信息定义状态和动作；状态表示第t天所有在途的转运量；动作表示第t天当天发出的转运量；基于运输环境信息构建奖励函数，奖励函数用于对状态及其选择的动作生成奖励值； S5、对训练网络迭代训练； 训练为：根据状态选择动作，完成状态更新，生成状态转移，将状态转移作为样本存入经验回放池；从经验回放池随机选择多个样本，结合目标函数更新网络参数；定期将同步至网络参数； S6、由目标网络输出最优转运量序列。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230002 安徽省合肥市屯溪路193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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。