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龙图腾网获悉中博信息技术研究院有限公司申请的专利一种基于AI大数据的仓库货物供应链管理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：CN120258691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510482556.7，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种基于AI大数据的仓库货物供应链管理方法及系统是由高剑峰;费春勇;方如绢设计研发完成，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大数据的仓库货物供应链管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI大数据的仓库货物供应链管理方法及系统，涉及仓库管理技术领域，包括收集仓库多源数据并进行预处理，基于LSTM神经网络预测货物出库频率；基于预测结果构建结合拾取路径耗时与仓储重心控制的多目标调度模型，将货物任务与AGV路径规划联合建模为开放路径多起点非对称TSP问题，使用FWA‑GA混合优化算法进行模型求解，得到最优货位分配矩阵和最优AGV调度路径表。由此，本发明实现了任务分配、路径规划与货位布局的一体化联合优化，进一步联动供应链平台完成缺货预警与供应商智能选择，有效突破了传统方法在预测精度、调度耦合、结构控制与供应协同等方面的多重局限。

本发明授权一种基于AI大数据的仓库货物供应链管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI大数据的仓库货物供应链管理方法，其特征在于：包括， 收集仓库多源数据并进行预处理，基于LSTM神经网络预测货物出库频率； 所述仓库多源数据包括货物基础信息以及货物位置数据； 基于预测结果构建结合拾取路径耗时与仓储重心控制的多目标调度模型，将货物任务与AGV路径规划联合建模为开放路径多起点非对称TSP问题，使用FWA-GA混合优化算法进行模型求解，得到最优货位分配矩阵和最优AGV调度路径表； 实施最优调度方案，调度优化完成后将预测的货物出库频率与当前库存量比较，自动生成缺货预警及采购计划推送至供应链控制系统，选择最优供应商进行货物响应； 所述基于预测结果构建结合拾取路径耗时与仓储重心控制的多目标调度模型包括：以Flying-V布局为仓储基础结构，结合出库频率、货物质量与结构位置，构建用于调度优化的双目标函数，包括路径时间最小化与仓储重心最小化； 所述将货物任务与AGV路径规划联合建模为开放路径多起点非对称TSP问题，使用FWA-GA混合优化算法进行模型求解，得到最优货位分配矩阵和最优AGV调度路径表包括： 提取需调度的所有货物任务，构成任务集合A，记录当前在线AGV数量，初始化每辆AGV的当前位置，对任务集合中任意两点，计算对应的路径代价d作为任务移动代价输入； 结合整体效率和单台AGV响应时间构建调度目标函数并添加调度约束； 设定约束条件为每个任务必须分配并且仅分配给一辆AGV，所有任务的货位必须满足仓库物理容量； 构建初始可行解总群，设定个体总数、最大迭代次数，每个个体表示为一个调度方案； 使用Logistic混沌映射生成初始化扰动序列； 对于前O个变量进行整数编码，映射至任务所属AGV号与执行优先级，对后O个变量，映射为货物所在层号，将任务调度结果和货位分配解码为任务路径表和货位分配矩阵； 将调度目标函数作为适应度函数进行适应度计算，并根据适应度对个体进行递减排序，对前U个体执行火花爆炸操作，生成扰动后的候选调度解； 设定烟花爆炸的最大扰动半径，并计算第t代爆炸半径； 对每个主个体，根据对应的适应度值和群体中最差适应度，计算火花数量； 遍历每个调度个体，初始化火花集合，对每个个体循环Q次，依次生成火花个体，根据阶段t自动选择当前的扰动策略，将阶段t与预设阈值进行对比，若t小于阈值，则进入早期全局搜索阶段，执行均匀爆炸扰动； 否则进入后期局部收敛阶段，使用Cauchy-Gaussian混合扰动； 采用Cauchy-Gaussian混合扰动策略对初始主种群个体进行全局性结构扰动，为精英筛选提供新调度解候选； 每生成一个火花个体，立即进行合法性检验和越界修复； 将所有合法火花个体存入该主体的火花集合，形成火花个体集合； 对每个火花个体，使用适应度函数进行重新计算，将火花个体与新适应度值进行绑定，形成扩展种群； 对扩展种群中所有个体按适应度升序排序，截取前n个个体组成第t+1代主种群，保留当前全局最优个体，随机选择M对个体，对其任务路径编码执行部分映射交叉； 更新交叉后两个个体的路径结构，形成新的中间个体集合； 对中每个个体，设定微扰概率，随机抽选部分任务，执行变异操作； 在遗传进化阶段中对交叉个体执行Cauchy-Gaussian微扰策略，进一步对任务层级排序与货位精细布局进行优化； 若扰动造成变量越界，立即执行边界修复，得到扰动优化后的个体群； 对中每个个体，提取每台AGV的任务路径，基于Flying-V仓储结构，执行路径规划检查，得到优化调度解个体群，对按适应度值进行升序排序，提取适应度最小个体w，将w与上一次记录的最优个体w’比较，若w的适应度值小于最优个体w’，则将w更新为全局最优个体。

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