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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种多仓库配送任务的路径规划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：CN119783933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202411980691.6，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种多仓库配送任务的路径规划方法及系统是由江浩;艾创;张兴义设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多仓库配送任务的路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多仓库配送任务的路径规划方法及系统，涉及路径规划领域，包括：构建车辆配送任务模型，包括：三个目标函数和多个约束条件作为上层模型，以及使用模拟退火方法对目标函数进行优化的下层模型；根据最小旅行成本、最大仓库库存的总和以及最大鲁棒性对应的路径规划方案，使用遗传算法产生新的路径规划方案；对新的路径规划方案使用车辆配送任务模型，并通过非支配排序遗传算法求解，获得配送任务的路径规划。本发明能够获得能够适应多种场景的最优规划路径。

本发明授权一种多仓库配送任务的路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多仓库配送任务的路径规划方法，其特征在于，所述路径规划方法，应用于由M个仓库、N个具有配送时间限制的任务节点和K辆具有容量限制的无差别车辆所构成的车辆配送任务中；所述路径规划方法包括以下步骤： 将反映车辆行驶路径成本的旅行成本、反映库存成本的仓库库存总和以及车辆配送任务模型的鲁棒性作为目标函数；将每个客户只分配给一个仓库、每个客户只接受一次配送服务、每辆车不能从一个仓库行驶到另一个仓库、分配到不同仓库的客户不能得到同一辆车的配送服务、每辆车配送路线的初始地点和结束地点需在同一个仓库以及消除子路线作为约束条件，以构建能够生成多个路径规划方案的车辆配送任务模型并将车辆配送任务模型作为双层优化模型的上层模型； 通过模拟退火方式从上层模型随机生成的多个路径规划方案的旅行成本中选择最小的旅行成本，获得最小旅行成本对应的路径规划方案，以构建双层优化模型的下层模型； 将根据双层优化模型获得的多个路径规划方案作为模拟退火遗传算法的初始种群，来训练克里金模型，获得用于描述客户分配关系和路径距离相关性的路径距离拟合模型，并将路径距离拟合模型作为代理模型； 对作为初始种群的多个路径规划方案进行交叉变异生成子代，并将子代输入代理模型对子代进行评估；根据评估结果，使用非支配排序获取非支配等级最高的解并通过局部搜索方法与模拟退火方法获得新的子代；使用新的子代重新训练代理模型以更新代理模型并通过环境选择策略更新父代；在满足终止条件时停止模拟退火遗传算法，将新的子代作为最优规划路径； 所述鲁棒性为： 。

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