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龙图腾网获悉四川参盘供应链科技有限公司申请的专利一种基于冷链仓库深度强化学习的无人叉车动态任务调度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：CN120235559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510725013.3，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种基于冷链仓库深度强化学习的无人叉车动态任务调度方法及系统是由孙晓宇;刘方琦;张祥阳;董力成;何高;何丽梅;杨渊达;周斯涵;韩冲;吴万江;龚丹;黄俊才;江培荣;庞翼;林晓波设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于冷链仓库深度强化学习的无人叉车动态任务调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于冷链仓库深度强化学习的无人叉车动态任务调度方法及系统，属于无人叉车调度领域，所述方法包括：在目标冷链仓库中布置传感器，采集目标冷链仓库的环境数据，基于数字孪生技术在云端构建目标冷链仓库的数字孪生模型；根据传感器反馈的数据构建目标冷链仓库的动态环境状态，并基于路径生成算法生成初始的无人叉车轨迹，使用部署于云端的多特征耦合的时空联合路径规划算法，对初始的无人叉车轨迹进行优化，生成最优的路径和调度计划；云端将指令下发到边缘网关，边缘网关对指令进行分解并下发到各个无人叉车。本发明提升了调度方案的优化效果。

本发明授权一种基于冷链仓库深度强化学习的无人叉车动态任务调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于冷链仓库深度强化学习的无人叉车动态任务调度方法，其特征在于，所述动态任务调度方法包括： 在目标冷链仓库中布置传感器，并将采集到的数据发送到云端构建为传感器数据库， 采集目标冷链仓库的环境数据，根据采集到的环境数据基于数字孪生技术在云端构建目标冷链仓库的数字孪生模型； 根据传感器反馈的数据构建目标冷链仓库的动态环境状态，并基于路径生成算法生成初始的无人叉车轨迹， 使用部署于云端的多特征耦合的时空联合路径规划算法，对初始的无人叉车轨迹进行优化，生成最优的路径和调度计划； 云端将指令下发到边缘网关，边缘网关对指令进行分解并下发到各个无人叉车，实现动态任务调度的具体操作； 所述时空联合路径规划算法通过如下步骤构建得到： 根据无人叉车动态任务调度的主要优化目标或约束条件，构建主优化目标子模型，所述主优化目标子模型包括： 帮助优化无人叉车在冷链仓库中的路径，使得总耗时最短的路径耗时子模型； 帮助优化无人叉车的路径，使得能耗最低，延长电池使用寿命，降低运营成本的路径能耗子模型； 实时评估路径上的碰撞风险，帮助叉车选择风险最低的路径的碰撞风险子模型； 帮助叉车选择拥堵程度最低的路径，避免因拥堵导致延误的货位拥堵惩罚子模型； 基于构建得到的子模型，通过加权方式汇总形成时空联合路径规划模型总目标函数，总目标函数通过结合各子模型的输出，创建一个综合的路径代价最小化目标，所述总目标函数通过下式表示： ， 其中，为路径耗时子模型，为路径耗时子模型的权重系数；为路径能耗子模型，为路径能耗子模型的权重系数；为碰撞风险子模型，为碰撞风险子模型的权重系数；为货位拥堵惩罚子模型，为货位拥堵惩罚子模型的权重系数。

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