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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于人工智能的双渠道供应链的集中式动态决策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：CN120632639B 。

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：202511113508.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于人工智能的双渠道供应链的集中式动态决策系统是由陈敬贤;郑逸飞;梁樑;吴浩然;施辉;李凯;程新皓;田晓乐设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的双渠道供应链的集中式动态决策系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的双渠道供应链的集中式动态决策系统，涉及深度强化学习技术领域，核心包括：策略库模块预存多种策略模型；参数设定模块管理环境参数；智能体管理模块基于参数构建融合生产方和第一销售方的联合智能体，并为每个第二销售方构建普通智能体；策略匹配与调度模块为每个智能体匹配最优策略，即：让智能体分别基于每个策略模型进行单次试运行，根据结果评分并选择最高分模型作为其最优策略；仿真模块则让每个智能体依据其最优策略进行资源分配决策的仿真迭代训练。通过联合智能体与独立智能体组合架构，融合多种强化学习策略，系统能在异构角色协同任务中动态适配最优学习范式，显著提升策略配置自动化程度与部署效率。

本发明授权基于人工智能的双渠道供应链的集中式动态决策系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的双渠道供应链的集中式动态决策系统，其特征在于，包括多个模块： 策略库模块，用于存储多种策略模型； 参数设定模块，用于管理参数，包括训练参数和环境参数；训练参数指包含控制任意一种策略模型的训练过程的预设参数集合；环境参数指表征学习对象状态及环境反馈的参数集合； 环境参数包括多个对象的参数；对象包括生产方、第一销售方和第二销售方；生产方生产资源，并根据第一销售方和第二销售方的请求分别分配资源； 根据环境参数构建联合状态向量表示，即： ； 其中，表示有n组序列，对应n个所述第二销售方，；、、分别表示周期t时，所述生产方的资源存量状态、所述第一销售方的资源存量状态、第i个所述第二销售方的资源存量状态； 、、、、、分别表示周期t-1时，所述第一销售方对所述生产方的资源请求量、第i个所述第二销售方对所述生产方的资源请求量、所述第一销售方的环境扰动变量、第i个所述第二销售方的环境扰动变量、外部环境对所述第一销售方的资源需求量、外部环境对第i个所述第二销售方的资源需求量； 智能体管理模块，用于基于环境参数构建智能体；其中，基于生产方和第一销售方的参数构建联合智能体，联合智能体采用作为输入特征；基于多个第二销售方的参数分别构建普通智能体，第i个普通智能体采用作为输入特征； 策略匹配与调度模块，用于对于每个智能体分别进行策略匹配；策略匹配为，一个智能体分别基于每个策略模型进行训练，根据单次训练结果生成评分，选择评分最高的策略模型作为智能体的最优策略； 仿真模块，其中，智能体分别根据对应的最优策略进行资源分配决策的仿真迭代训练，训练中，各智能体基于共享的环境参数进行状态更新与决策交互，更新最优策略。

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