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龙图腾网获悉北京云川世纪科技有限公司申请的专利一种基于人工智能大模型的智能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：CN120258275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510393415.8，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于人工智能大模型的智能调度方法及系统是由邓杰;张涛;陈超设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能大模型的智能调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及调度管理技术领域，并具体公开了一种基于人工智能大模型的智能调度方法及系统，其方法包括：基于当前的运输工具传感数据、运输空间环境数据、运输调度路线信息、货物信息、同空间运输工具协同信息以及人工智能大模型生成当前运输工具的运输调度路线调度策略；基于当前的货物信息、货运枢纽信息、同空间运输工具协同信息以及人工智能大模型生成当前运输工具的终点货运枢纽调度策略；将当前运输工具的运输调度路线调度策略和终点货运枢纽调度策略合并获得当前运输工具的运输调度策略；用以优化运输工具的运输路径和货运枢纽选择，降低运输成本，提高运输效率，增强运输的可靠性和竞争力。

本发明授权一种基于人工智能大模型的智能调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能大模型的智能调度方法，其特征在于，包括： S1：收集当前的运输工具传感数据、运输空间环境数据、运输调度路线信息、货物信息、货运枢纽信息、同空间运输工具协同信息； S2：基于当前的运输调度路线信息中的终点位置信息确定出终点货运枢纽群的最小调度边界位置信息； 搭建出运输调度路线规划智能模型； 将当前的运输工具传感数据、运输空间环境数据、运输调度路线信息输入至运输调度路线规划智能模型获得当前运输工具的初始规划运输调度路线； 基于同空间运输工具协同信息获得当前运输工具的所有同空间运输工具的初始规划运输调度路线； 基于当前的运输工具传感数据、运输空间环境数据、运输调度路线信息对当前运输工具的初始规划运输调度路线进行动态模拟，获得当前运输工具的初始规划动态运输调度路线； 基于当前运输工具的每个同空间运输工具的运输工具传感数据、运输空间环境数据、运输调度路线信息对对应同空间运输工具的初始规划运输调度路线进行动态模拟，获得当前运输工具的每个同空间运输工具的初始规划动态运输调度路线； 判断出当前运输工具的初始规划动态运输调度路线与当前运输工具的所有同空间运输工具的初始规划动态运输调度路线是否存在交叉，若是，则将当前运输工具的初始规划动态运输调度路线中的所有交叉位置当作所有待优化位置，并将对应的初始规划动态运输调度路线在每个待优化位置产生交叉的当前运输工具和所有同空间运输工具当作每个待优化位置的所有运输调度路线备选优化运输工具； 基于每个待优化位置的所有运输调度路线备选优化运输工具的运输工具传感数据、运输空间环境数据、运输调度路线信息，计算出每个待优化位置的每个运输调度路线备选优化运输工具在对应待优化位置的第一运输调度路线可优化程度，其中，第一运输调度路线可优化程度指在特定的待优化位置，某一个备选优化运输工具基于每个待优化位置的所有运输调度路线备选优化运输工具的运输工具传感数据、运输空间环境数据、运输调度路线信息所评估得出的初步运输调度路线调整可行程度的量化值； 基于每个待优化位置的所有运输调度路线备选优化运输工具在对应待优化位置的行驶方向、行驶速度，计算出每个待优化位置的每个运输调度路线备选优化运输工具在对应待优化位置的第二运输调度路线可优化程度： 式中，ODR2为当前计算的待优化位置的当前计算的运输调度路线备选优化运输工具在对应待优化位置的第二运输调度路线可优化程度，vmax为当前计算的运输调度路线备选优化运输工具可达的最大行驶速度，vh为当前计算的运输调度路线备选优化运输工具在当前计算的待优化位置的行驶速度，Cup为当前计算的运输调度路线备选优化运输工具的提速成本，vmin为当前计算的运输调度路线备选优化运输工具可达的最小行驶速度，Cdown为当前计算的运输调度路线备选优化运输工具的减速成本，α1为行驶速度优化权重，ah1为若当前计算的待优化位置的运输调度路线备选优化运输工具只有2个时其中的第一个运输调度路线备选优化运输工具的行驶方向，ah2为若当前计算的待优化位置的运输调度路线备选优化运输工具只有2个时其中的第2个运输调度路线备选优化运输工具的行驶方向，Iah1,ah2为若当前计算的待优化位置的运输调度路线备选优化运输工具只有2个时对应的两个运输调度路线备选优化运输工具的行驶方向之间的夹角，α2为行驶方向优化权重，n为当前计算的待优化位置的运输调度路线备选优化运输工具总数，ah0为当前计算的运输调度路线备选优化运输工具的行驶方向，ahi为当前计算的待优化位置的所有运输调度路线备选优化运输工具中除当前计算的运输调度路线备选优化运输工具以外的第i个运输调度路线备选优化运输工具的行驶方向，且i＝3,4,5…,n，max[Iah0,ahi]为当前计算的运输调度路线备选优化运输工具的行驶方向与当前计算的待优化位置的所有运输调度路线备选优化运输工具中除当前计算的运输调度路线备选优化运输工具以外的所有运输调度路线备选优化运输工具的行驶方向之间的夹角中的最大值； 基于每个待优化位置的每个运输调度路线备选优化运输工具在对应待优化位置的第一运输调度路线可优化程度和第二运输调度路线可优化程度计算出每个待优化位置的所有运输调度路线备选优化运输工具在对应待优化位置的运输调度路线可优化程度； 将每个待优化位置的所有运输调度路线备选优化运输工具中，除最小运输调度路线可优化程度的运输调度路线备选优化运输工具以外的所有运输调度路线备选优化运输工具当作每个待优化位置的目标运输调度路线优化运输工具； 基于所有待优化位置对对应目标运输调度路线优化运输工具的初始规划动态运输调度路线进行运输调度路线规避优化，获得当前运输工具的最终规划动态运输调度路线作为当前运输工具的运输调度路线调度策略； 否则，基于当前运输工具的初始规划动态运输调度路线生成当前运输工具的运输调度路线调度策略； S3：基于当前的货物信息、货运枢纽信息、同空间运输工具协同信息以及人工智能大模型生成当前运输工具的终点货运枢纽调度策略； S4：将当前运输工具的运输调度路线调度策略和终点货运枢纽调度策略合并获得当前运输工具的运输调度策略。

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