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龙图腾网获悉中通云仓科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的物流供应链优化系统及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：CN120410145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510899070.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于人工智能的物流供应链优化系统及方法是由徐永贵;任德平;陈博;郑伊娜设计研发完成，并于2025-07-01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物流供应链优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能物流技术领域，公开了一种基于人工智能的物流供应链优化系统及方法，其中，一种基于人工智能的物流供应链优化方法包括：构建异构车辆特性向量并建立数字孪生模型；基于图注意力网络计算任务与车辆间的匹配关系；采用分层强化学习算法将调度问题分解为多层级子问题；构建去中心化协同决策系统；实现基于博弈均衡的任务交换协议；本发明解决了异构车辆资源错配、中心化决策响应滞后、多级决策主体协同效率低及大规模任务协作不足的问题，提升了物流配送的效率和服务质量。

本发明授权一种基于人工智能的物流供应链优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的物流供应链优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建异构车辆特性向量表示，特性向量包含载重能力、速度范围、能源类型和路径限制参数，为每个车辆建立数字孪生模型；数字孪生模型采用多层前馈神经网络结构，输入层接收车辆特性向量和状态数据，状态数据是车辆当前GPS位置坐标、当前负载率和剩余能源百分比，中间层采用双隐藏层结构，第一隐藏层包含64个神经元，第二隐藏层包含32个神经元，均使用ReLU激活函数，输出层生成预测剩余里程、预测能源消耗率和预测服务时长的车辆性能预测值； 将数字孪生模型的车辆特性向量和实时状态数据输入图注意力网络，计算任务与车辆间的重要性权重，学习不同任务与车辆的最优匹配关系，并生成任务车辆匹配得分矩阵；图注意力网络包含8个注意力头，每个头独立学习不同的特征子空间，通过加权平均合并结果，输入层接收节点特征矩阵，中间层包含两个图卷积层，第一层将输入特征转换为64维，第二层保持64维特征不变，每层使用残差连接； 基于匹配得分矩阵，采用分层强化学习算法，将全局调度问题分解为多层级子问题，建立奖励函数，动态平衡能源效率、时间延迟和运营成本，并生成分层调度策略；分层强化学习算法将调度问题分解为区域资源分配层、车辆调度层和路径规划层三个层级； 根据分层调度策略，构建去中心化协同决策系统，使各车辆能够基于局部信息和全局目标进行任务分配决策，形成初步分配方案；去中心化协同决策系统包括边缘计算节点、局部通信网络和共识算法模块，其中边缘计算节点在每辆车辆上部署ARM架构的嵌入式计算单元，配置4核处理器和8GB内存，局部通信网络采用DSRC和4G5G混合通信架构，共识算法模块采用改进的联邦平均算法实现分布式共识； 针对初步分配方案，构建基于博弈均衡的任务交换协议，实现资源竞争的冲突消解，支持动态任务重分配和负载均衡，生成最终优化的任务分配方案；所述基于博弈均衡的任务交换协议包括效用函数定义、交换策略生成和收益分配规则三个组成部分；所述收益分配规则基于Shapley值计算各参与方的边际贡献，实现公平分配。

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