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龙图腾网获悉北京天地万佳物流有限公司申请的专利一种基于人工智能的物流快速配送分析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：CN119809074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411879423.5，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于人工智能的物流快速配送分析系统是由张飞;范永远;宋泽江设计研发完成，并于2024-12-19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快速配送分析系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的物流快速配送分析系统，涉及物流配送分析技术领域，本发明，实时采集订单、车辆位置和交通流量数据，构建配送环境状态，智能体作为部署在配送车辆上的独立决策单元，利用局部规划模块生成路径和资源分配方案，并通过通信模块共享局部方案，实现协作优化，解决了传统静态规划难以应对订单变化和突发情况的劣势；在配送过程中，智能体根据实时更新的交通和订单数据，动态调整路径和任务优先级，显著降低因交通拥堵或订单延误造成的损失，同时通过反馈调整实现路径规划的持续改进；分析中心结合NSGA‑II算法将配送时间、成本和任务均衡度纳入目标函数，基于实际执行数据优化MADDPG策略，提升全局效益。

本发明授权一种基于人工智能的物流快速配送分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的物流快速配送分析系统，其特征在于：包括， 配送网络数据采集单元，通过物联网设备实时采集配送数据，包括订单类型、订单地址、车辆位置和交通流量，并进行特征提取构建配送环境状态，作为智能体的输入； 多智能体单元，负责在配送过程中实时接收环境状态数据，动态更新配送路径和优先级，并将调整后的结果反馈给分析中心；多智能体单元中包含多个智能体； 智能体，为配送网络中的独立决策单元，部署在配送工具上，智能体负责基于环境状态自主规划路径和分配资源，并在各智能体之间进行交互和协同优化； 智能体包括局部规划模块和通信模块， 局部规划模块，各智能体基于接收的配送环境状态，利用多智能体深度确定性策略梯度MADDPG算法生成路径规划和车辆分配方案， 通信模块，智能体通过该模块共享局部方案，并基于协同交互机制动态调整路径和任务分配； 分析中心，收集多智能体单元的反馈数据，利用NSGA-II算法对MADDPG策略进行迭代调整； 所述物流快速配送分析系统的分析方法包括： 步骤S1，通过物联网设备采集配送网络中的配送数据，包括订单类型、订单地址、车辆位置和交通流量数据；对配送数据进行特征提取，基于提取的特征构建配送环境状态的表示，作为输入分发给各智能体； 步骤S2，各配送智能体基于接收的配送环境状态，利用MADDPG算法策略生成局部方案，包括每个智能体的路径规划和车辆分配方案； 步骤S3，智能体之间通过通信模块共享局部方案，结合环境状态进行协同优化， 步骤S4，配送过程中，各智能体实时获取配送网络数据采集单元采集的交通流量数据和订单紧急程度，动态更新派送路径和配送优先级；同时将调整后的执行结果反馈给分析中心； 步骤S5，分析中心收集各智能体的执行结果数据，基于整体配送的执行结果，采用多目标优化NSGA-II算法重新评估步骤S2中的MADDPG算法策略，将配送时间、成本、任务均衡度纳入目标函数，进行迭代调整； 所述对配送数据进行特征提取，基于提取的特征构建配送环境状态的表示的步骤为， 将配送数据转化为特征向量，定义特征向量公式为： F＝[f1,f2,f3,…,fn]， 其中，F表示配送环境的特征向量，f1表示订单分布密度，计算公式为：f1＝NoAr，其中，No为区域内订单总数，Ar为该区域面积，f2表示交通流量特征，定义为某路段的流量密度，计算公式为：f2＝NvLr，其中，Nv为单位时间内通过该路段的车辆数，Lr为路段长度，f3表示车辆状态特征，定义为当前负载率，计算公式为：f3＝WcWm，其中，Wc为当前载重量，Wm为车辆最大载重量，f4,f5,…,fn表示其他扩展特征，根据实际配送需求定义； 基于提取的特征向量构建配送环境状态，环境状态的表示公式为： Se＝gf1,f2,…,fn， 其中，Se为配送环境的全局状态，g为特征映射函数，采用归一化处理，定义为： 其中，minfi和maxfi分别为特征fi的最小值和最大值； 标记订单紧急程度的方式为： 针对每个订单，基于订单类型计算紧急权值，紧急权值公式为： uj＝hdj,tj， 其中，uj表示订单j的紧急权值，dj表示订单j的配送距离，tj表示订单j的截止时间，hdj,tj为紧急程度计算函数，定义为： 其中，τ表示当前时间，k表示配送距离的权重系数； 将特征向量和紧急程度标记结合，形成配送状态向量，结合公式为： Sc＝[Se,u1,u2,…,um]， 其中，Sc为综合状态向量，u1,u2,…,um表示所有订单的紧急权值集合； 所述智能体之间通过通信模块共享局部方案，结合环境状态进行协同优化的步骤为， 智能体动作执行后配送环境的全局状态进行更新，更新公式为： Se,t+1＝fSe,t,At， 其中，Se,t+1为时间t+1的全局状态，Se,t为时间t的全局状态，At为所有智能体在时间t执行的动作集合，f为状态转移函数，结合交通流量、订单完成情况动态更新状态， 各智能体共享部分全局奖励，并通过通信机制交换局部状态，协作公式为： 其中，为智能体i的协作奖励，rj,t为智能体j的个体奖励，γ为协作系数，调节奖励共享程度； 综合个体和协作奖励设计目标函数，目标函数公式为： 通过梯度下降优化策略参数，更新公式为： 其中， η为学习率，为目标函数的梯度， 结合局部状态和协作奖励，智能体生成优化后的路径规划和车辆分配方案，路径规划公式为： 其中，为智能体i的新路径，CPi,Se为路径Pi的成本函数，综合时间和紧急程度； 车辆分配公式为： 其中，为智能体i的车辆分配方案，UVi,Se为车辆分配的效益函数，结合任务均衡和运输能力， 定义整体效益函数，综合评估智能体协同优化的效果，整体效益函数为： 其中，Eg为全局效益，α,β为权重系数。

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