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龙图腾网获悉深圳市欧格瑞科技有限公司申请的专利智能物流智能调度算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：CN119273078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411346597.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权智能物流智能调度算法是由郭海军;项柯设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能物流智能调度算法在说明书摘要公布了：本发明公开一种智能物流智能调度算法，应用于物流领域或信息处理领域；解决的技术问题是物流调度效率低，采用的技术方案是一种智能物流智能调度算法，包括S1构建智能物流系统，计算最小化物资逆向物流的成本和时间；S2采用ABC算法通过全局搜索物资与对应来源，调度规划最短物流路径；S3采用AQM算法改进ABC算法，计算整个智能物流系统中物流数据变化，并对ABC算法进行优化设置；本发明通过ABC算法能够以最小的成本进行物流调度工作，利用AQM算法消除物资管理产生的数据波动影响，使物资管理恢复队列式管理模式，从而达到ABC算法优化调度稳定的目的，大大提高了物流调度的效率。

本发明授权智能物流智能调度算法在权利要求书中公布了：1.一种智能物流智能调度算法，其特征在于：包括以下步骤： S1构建智能物流系统，计算最小化物资逆向物流的成本和时间； S2采用ABC算法通过全局搜索物资与对应来源，调度规划最短物流路径； S3采用AQM算法改进ABC算法，计算整个智能物流系统中物流数据变化，并对ABC算法进行优化设置； 所述ABC算法步骤包括： S21在ABC算法的初始阶段，物资来源数据是随机生成的，F={F1,F2,…,Fi}，F代表物资来源数据，表示序号； S22在ABC算法的全局搜索阶段，对每个物流调度方案随机更改以获得新的物流调度方案，这将对物资数据执行邻域搜索的能力，新的物流调度方案是利用差分表达式从Fi创建的，如公式4所示： 4 式4中，表示新的物流调度方案，k属于{1,2,…,i}且k不等于，表示范围[-1,1]中的统一随机数；一旦获得，将对进行评估和比较：如果的适合度优于旧的物流调度方案，雇佣蜂将忘记旧的物流调度方案并记住新的物流调度方案；否则，将进行下一次全局搜索； S23在ABC算法的交互阶段，当全局完成了领域搜索后，物流调度方案与相邻的物资来源数据分享物流调度方案，然后每个物资来源数据都会以概率的方式选择物流调度方案，则物资来源数据拾取旧的物流调度方案的概率如公式5所示： 5 式5中，是旧的物流调度方案xi的适应度；一旦物资来源数据选择了食物来源，物资来源数据还将对进行本地搜索，与步骤S2情况相同，如果修改后的物流调度方案具有更好的适应度，则将替换； S24在ABC算法的物流调度方案生成阶段，如果ABC算法在全局搜索后物流调度方案的质量无法提高，则假定物流调度方案被放弃，物流调度方案将随机生成物资来源数据，回到S2步骤，直到迭代次数； 所述AQM算法改进ABC算法，根据智能物流系统运行中物流数据变化，计算整个智能物流系统的性能指标如公式6所示： 6 式6中，J表示智能物流系统运行性能，Ω表示物资运行中变化的轨迹函数，Y表示物资数据变化规律预测，U表示最优物流数据变化性能；根据物资管理入库数据量进行推导，进而得到物流队列优化量如公式7所示： 7 式7中，U1表示物流时间内队列优化量，Q表示优化后物流调度的差值，B表示维持智能物流系统稳定补偿的物资量，S表示智能物流系统的变化裕度，Г表示智能物流系统运行中总需转化的数据量；通过调整物资管理变化的轨迹函数使ABC算法调度更加合理化，改进之后的变化轨迹表示为： 8 式8中，q表示物流数据最小变化量，β表示物流数据变化规律函数，R0表示物流数据总量，N表示物流数据运输批次总数，H表示优化后的物流数据划分；根据改进的物流数据变化轨迹，将实际的物流数据量代入计算，由此得到变化规律函数为： 9 式9中，k表示物流数据运输批次，表示物流数据权值变化；通过AQM算法消除物资管理产生的波动影响，使物资管理恢复队列式管理模式，从而达到ABC算法优化调度稳定的目的。

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