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龙图腾网获悉北京宇欣泓创信息技术有限公司申请的专利一种基于数字孪生的仓储园区运维管理系统及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：CN120355330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510181695.6，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种基于数字孪生的仓储园区运维管理系统及方法是由李深山设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的仓储园区运维管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及仓储管控技术领域，具体为一种基于数字孪生的仓储园区运维管理方法；通过收集的货架位置数据以及货物数据构建数字孪生模型，实现数据的可视化管理；通过AGV小车按照规划好的最优行动路线执行出入库作业，核验完成出入库作业后目标货架的重量变化数据，判定出入库作业是否出现异常，保证了出入库作业过程的准确性；通过蜻蜓算法寻找最优温湿度，模拟蜻蜓在大自然中的群体活动，构建数学模型，有效地避免寻优结果陷入局部最优；判断采集得到的温湿度数据集中的各个温湿度数据是否处于最优温湿度区间内，分析各个货架的温湿度状态，实现仓储园区温湿度的实时监控，保证了园区的合理运行。

本发明授权一种基于数字孪生的仓储园区运维管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的仓储园区运维管理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、收集仓储园区内各个货架的位置数据以及各个货架上存放货物的货物数据，基于所述位置数据以及所述货物数据，通过三维建模工具构建数字孪生模型； S2、当需要进行出入库作业时，收集出入库货物数据，根据所述出入库货物数据在数字孪生模型中锁定目标货架位置，并确定执行出入库作业的AGV小车，在数字孪生模型中规划最优行动路线； 所述S2包括以下步骤： S21、当进行出入库作业时，收集出入库货物数据，根据所述出入库货物数据在数字孪生模型中锁定目标货架位置； S22、确定执行出入库作业的AGV小车，并根据所述目标货架的位置，在数字孪生模型中规划最优行动路线； 所述S22中规划最优行动路线包括以下步骤： S221、根据仓储园区地形绘制栅格地图； S222、构建蚂蚁种群，设定种群规模、第三当前迭代次数以及第三最大迭代次数； 在栅格地图中设置起点位置和终点位置，将N只蚂蚁放入起点位置进行路径搜索，为每只蚂蚁设定禁忌表，将所有货架所处栅格位置和起点位置作为禁忌节点，蚂蚁个体在路径搜索的过程中不会移动至禁忌节点； S223、蚂蚁种群中的各个蚂蚁从起点位置开始进行遍历，根据概率转移公式计算进入各个可进入栅格的概率，通过轮盘赌的方式为蚂蚁个体选择下一个栅格进行移动，当蚂蚁个体移动到新的栅格后，将新的栅格位置加入该蚂蚁的禁忌表中； S224、判断蚂蚁种群中的各个蚂蚁个体是否均到达终点，若蚂蚁种群中的各个蚂蚁个体均到达终点，则计算蚂蚁种群中每只蚂蚁个体的路径长度，将路径长度最短的路径作为最优路径，然后进入S225；否则，则返回S223； S225、蚂蚁个体在路径搜索过程中会沿途释放信息素，为了避免路径上的信息素浓度过高影响蚂蚁个体在下一次迭代过程中进行路径搜索，对信息素进行更新； S226、判断第三当前迭代次数是否小于第三最大迭代次数，若第三当前迭代次数小于第三最大迭代次数，则第三当前迭代次数加1，并返回S223；否则，则比较每次迭代过程中最优路径的长度，输出其中路径长度最短的路径作为最优行动路线； S3、向所述AGV小车发出指令，所述AGV小车按照规划好的最优行动路线执行出入库作业，当完成出入库作业后，采集目标货架的重量变化数据，并与出入库货物的重量数据进行数值比较，判定出入库作业是否出现异常； S4、通过传感器对仓储园区的环境参数进行智能管理； 所述S4包括以下步骤： S41、在仓储园区内各个货架上安装温度传感器和湿度传感器，实时采集各个货架的温度数据和湿度数据，得到温度数据集和湿度数据集； S42、通过智能优化算法寻找最优温度区间和最优湿度区间； 所述S42包括以下步骤： S421、构建第一蜻蜓种群和第二蜻蜓种群，设定所述第一蜻蜓种群和所述第二蜻蜓种群的规模分别为m1和m2；设定第一最大迭代次数为T1max和第二最大迭代次数为T2max；设定所述第一蜻蜓种群和所述第二蜻蜓种群的寻优搜索空间维度均为一维； S422、从实时温度数据集中找出最大值cmax和最小值cmin，在[cmin，cmax]之间随机选取m1个数据作为第一蜻蜓种群的初始位置集； 从实时湿度数据集中找出最大值c'max和最小值c'min，在[c'min，c'max]之间随机选取m2个数据作为第二蜻蜓种群的初始位置集； S423、计算第一蜻蜓种群和第二蜻蜓种群中各个蜻蜓个体的适应度函数值； S424、开始进行迭代操作，设定第一蜻蜓种群的当前迭代次数为T1以及第二蜻蜓种群的当前迭代次数为T2；第一蜻蜓种群和第二蜻蜓种群中的各个蜻蜓个体在每次迭代过程中，都会受到种群中其他蜻蜓个体的影响进行位置更新，重新计算位置更新后第一蜻蜓种群和第二蜻蜓种群中各个蜻蜓个体的适应度函数值，将第一蜻蜓种群和第二蜻蜓种群中适应度函数值最高的蜻蜓个体作为全局最优解； S425、判断T1是否小于T1max，若T1小于T1max，则T1加1并返回S424；否则，则输出第一蜻蜓种群中的全局最优解对应的温度数据作为最优温度h1； 判断T2是否小于T2max，若T2小于T2max，则T2加1并返回S424；否则，则输出第二蜻蜓种群中的全局最优解对应的湿度数据作为最优湿度h2； S4251、设定最优温度偏差值q1和最优湿度偏差值q2，构建最优温度区间[h1-q1,h1+q1]和最优湿度区间[h2-q2,h2+q2]； S43、依次判断温度数据集中的各个温度数据和湿度数据集中的各个湿度数据是否处于最优温度区间和最优湿度区间内，根据判断结果，分析各个货架的温湿度状态。

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