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龙图腾网获悉四川省物流信息服务有限公司申请的专利一种基于AI优化策略的物流路径管理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：CN120317788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510486213.8，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权一种基于AI优化策略的物流路径管理方法是由李中阳;潘蔡巍;景佳;王小军;陈露;邓绍云;段青伟设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI优化策略的物流路径管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI优化策略的物流路径管理方法，涉及物流信息管理技术领域，该方法包括：获取目标运输任务的需求特征，将需求特征传输至物流路径生成单元，获得初始物流路径；确定中转环境复杂度集合；获得可信预测窗口集合；获得站点风险预测系数集合序列；获得实时站点风险预测系数集合；将实时位置、初始物流路径和实时站点风险预测系数集合序列同步输入AI路径优化单元进行物流路径管理，生成物流优化路径。本发明解决了现有技术中物流路径的风险情况无法实时掌握，导致物流路径优化质量差的技术问题。达到了提升物流路径优化质量的技术效果。

本发明授权一种基于AI优化策略的物流路径管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI优化策略的物流路径管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取目标运输任务的需求特征，将所述需求特征传输至物流路径生成单元，获得初始物流路径，其中，所述初始物流路径包括生成时间戳； 步骤S2：提取所述初始物流路径的物流枢纽站点集合，基于生成时间戳对所述物流枢纽站点集合进行中转环境复杂度分析，确定中转环境复杂度集合； 步骤S3：基于所述中转环境复杂度集合对每个物流枢纽站点进行可信预测窗口大小配置，获得可信预测窗口集合； 步骤S4：基于所述生成时间戳触发风险预测指令，根据所述风险预测指令对物流枢纽站点集合按照可信预测窗口集合进行持续站点风险预测，获得站点风险预测系数集合序列； 步骤S5：捕捉目标运输任务的实时位置和实时位置时间戳，结合所述实时位置时间戳匹配所述站点风险预测系数集合序列，获得实时站点风险预测系数集合； 步骤S6：将实时位置、初始物流路径和实时站点风险预测系数集合序列同步输入AI路径优化单元进行物流路径管理，生成物流优化路径； 其中，步骤S2具体步骤为： 步骤S21：按照预设中转环境指标组，在所述生成时间戳后的预设监测窗口，按照预设监测频率遍历所述物流枢纽站点集合进行指标提取，获得中转环境指标组序列集合，其中，每个中转环境指标组序列对应一个物流枢纽站点； 步骤S22：对所述中转环境指标组序列集合进行时序迭代交互，确定交互中转环境指标组集合； 步骤S23：基于所述交互中转环境指标组集合进行中转环境复杂度识别，确定所述中转环境复杂度集合； 其中，步骤S22具体步骤为： 步骤S22-a：对所述中转环境指标组序列集合中第一中转环境指标组序列提取第一中转环境指标组和第二中转环境指标组； 步骤S22-b：构建第一中转环境指标组和第二中转环境指标组的时序迭代交互矩阵，并基于所述时序迭代交互矩阵对所述第二中转环境指标组进行指标增强，获得第一增强中转环境指标组； 步骤S22-c：基于所述第一增强中转环境指标组对第一中转环境指标组序列的第三中转环境指标组进行时序迭代交互，获得第二增强中转环境指标组，以此类推，获得第一交互中转环境指标组； 步骤S22-d：遍历所述中转环境指标组序列集合进行时序迭代交互，获得所述交互中转环境指标组集合； 其中，步骤S22-b具体步骤为： 分别对第一中转环境指标组和第二中转环境指标组进行同类型指标相似度处理，获得第一指标相似度集合； 基于所述第一指标相似度集合构建时序迭代交互矩阵； 对所述时序迭代交互矩阵和所述第二中转环境指标组进行卷积计算，确定第一增强中转环境指标组。

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