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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物流管理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：CN120806768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510910504.5，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于大语言模型的智能物流管理系统是由何云瀚;纪肖雄;许卢鑫;徐韵;丁瑞卿;孙雨菲设计研发完成，并于2025-07-02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物流管理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物流管理系统，涉及智能物流管理领域。本发明预先采用低秩适配技术通用大语言模型进行微调，并创新性地将微调得到的外部LLM服务深度融合到任务决策流程中，使其能够实现对用户意图的深度理解、对复杂环境态势的精确分析，并基于此自主生成最优配送方案。此外，系统包括的城市环境管理模块、物流管理调度模块、仿真引擎模块及大语言模型接口模块并非独立工作，而是通过事件驱动和消息传递机制紧密协同，从而形成一个从环境感知到决策、执行再到事件反馈的完整无人机物流管理闭环，此架构能够实时反映并控制无人机配送任务，对既定方案进行自我修正，从而最终显著提升物流管理的智能化水平和运营效率。

本发明授权基于大语言模型的智能物流管理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物流管理系统，其特征在于，包括城市环境管理模块、物流管理调度模块、仿真引擎模块及大语言模型接口模块； 所述城市环境管理模块，用于负责存储并实时维护包括所有无人机、所有订单任务及历史事件的环境态势数据，并格式化为配送数据； 所述物流管理调度模块，用于执行当前的决策流程，包括： 将用户指令数据与所述配送数据进行融合，构建结构化的LLM请求数据；通过所述大语言模型接口模块向外部LLM服务发送请求，并接收所述外部LLM服务返回的非结构化文本响应；以及将所述非结构化文本响应解析为LLM决策数据，将LLM决策翻译成一系列的配送指令数据，并下发至所述仿真引擎模块；其中预先采用低秩适配技术对通用大语言模型进行微调以获取所述外部LLM服务； 所述仿真引擎模块，用于执行配送指令，模拟无人机的物理行为和任务执行过程，并触发相应的事件，将所述事件反馈至所述城市环境管理模块以更新所述环境态势数据，以及将所述事件反馈至所述物流管理调度模块以触发新一轮的决策流程； 所述事件包括干扰事件，所述仿真引擎模块用于 在模拟无人机的任务执行过程中，基于无人机当前位置与干扰源之间的距离，计算无人机受到干扰的概率；其中所述干扰源是指对无人机个体产生干扰的物理或电子信号源，干扰概率采用衰减函数表示： 其中，Pinterferencedinterf为对无人机个体产生干扰的概率；dinterf为无人机当前位置与干扰源之间的距离；Pmax为无人机在干扰源附近能达到的最大干扰概率；dmax为干扰源的最大作用距离，表示在此距离之外无人机不会受到干扰；β为干扰概率的衰减因子，用于调整干扰强度随距离衰减的速度； 当dinterf＜dmax时，认为无人机处于干扰范围内并计算相应的干扰概率Pinterferencedinterf，基于概率值进行随机抽样判定，包括： 生成一个在[0,1]区间内均匀分布的伪随机数RandomNumber，若RandomNumber大于Pinterferencedinterf，则判定无人机未被干扰；否则判定无人机被干扰，将无人机的飞行状态置为受干扰状态，并触发与所述干扰源对应的干扰事件。

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