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龙图腾网获悉北京乐智科技有限公司;北京邮电大学申请的专利一种基于马尔可夫决策的钢铁物流智能调度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：CN114626755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210349851.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于马尔可夫决策的钢铁物流智能调度方法及系统是由薄胜;李媛;程渤;刘海伦;凌昊辰设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于马尔可夫决策的钢铁物流智能调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于马尔可夫决策的钢铁物流智能调度方法及系统。该方法包括：获取待分配钢铁订单的信息以及可用车辆的信息；基于待分配钢铁订单的信息以及可用车辆的信息建立基于马尔可夫决策的钢铁物流调度决策模型；钢铁物流调度决策模型包括动作价值函数和状态价值函数；基于动态规划对动作价值函数和状态价值函数进行计算，得到每个待分配钢铁订单和每个可用车辆匹配后的奖励；根据奖励，采用最大权匹配算法确定最优匹配结果；根据最优匹配结果进行钢铁物流调度。本发明能够提高钢铁物流的运输效率，降低运输成本，在占用道路、时间资源最少的情况下，为钢铁物流调度管理智能化水平的提高提供理论保障和技术支持。

本发明授权一种基于马尔可夫决策的钢铁物流智能调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于马尔可夫决策的钢铁物流智能调度方法，其特征在于，包括： 获取待分配钢铁订单的信息以及可用车辆的信息；所述待分配钢铁订单的信息包括：提货地点、配送地点、配送时间要求以及钢铁的种类和数量；所述可用车辆的信息包括：车辆所属承运商、停放地点、车辆型号以及载重限制； 在所述获取待分配钢铁订单的信息以及可用车辆的信息之后，还包括：根据所述待分配钢铁订单的信息以及所述可用车辆的信息对所述可用车辆进行筛选；所述根据所述待分配钢铁订单的信息以及所述可用车辆的信息对所述可用车辆进行筛选，具体包括：根据最晚配送时间、所述提货地点、所述配送地点以及所述停放地点对所述可用车辆进行筛选：订单提货地点和配送地点与车辆停放地点共同决定运输距离及运输时间，最终匹配结果需满足配送完成时间早于订单次要求的最晚配送时间，从车辆停放地点至提货点，再至配送目的地的最短运输时长大于最晚配送时间的停放地的所有车辆均不纳入当前订单条件下对应的智能体；根据钢铁的种类，将不满足对应种类钢铁配送条件的可用车辆进行过滤：基于钢铁物流运输限制条件，根据订单钢铁类型，将不满足对应类型钢铁配送条件的车辆进行过滤；两次筛选后，符合条件的车辆保留； 基于所述待分配钢铁订单的信息以及所述可用车辆的信息建立基于马尔可夫决策的钢铁物流调度决策模型；所述钢铁物流调度决策模型包括动作价值函数和状态价值函数；根据马尔可夫决策架构设计，建立基于马尔可夫决策的钢铁物流调度决策模型，具体方法：基于马尔可夫决策的钢铁物流调度决策模型的智能体agent为每个车辆；基于马尔可夫决策的钢铁物流调度决策模型的状态state采用表示时空状态的二维向量表示，将其量化为固定数量的时间段和区域的笛卡尔积：s＝t,g∈S；其中，t∈T是时间索引，g∈G是车辆所在停车区域的索引，|S|＝|T|×|G|；对智能体而言，在基于马尔可夫决策的钢铁物流调度决策模型中有两种动作：action1和action2；action1：指派车辆为特定的订单服务，在此状态下，车辆会到指定地点接送钢铁货物，并获得订单的奖励；action2:空闲状态，在此状态下，所获得的奖励reward始终为0，直至状态改变；智能体的目的在于使其收益最大化，即从时间t开始的预期累计未来可以获得的奖励，其中，收益gain采用以下公式表示：为基于马尔可夫决策的钢铁物流调度决策模型定义状态价值函数和动作价值函数：所述动作价值函数为：所述状态价值函数为：其中，为最优期望收益，Gt为t时刻可用车辆的停车区域，st为t时刻可用车辆的状态，at为t时刻可用车辆的动作；进而得到基于马尔可夫决策的钢铁物流调度决策模型，即，形式化描述了所关注的订单和车辆之间的相互依赖关系； 基于动态规划对所述动作价值函数和所述状态价值函数进行计算，得到每个所述待分配钢铁订单和每个所述可用车辆匹配后的奖励；定义奖励reward决定整个系统的优化目标，奖励本质上是订单配送的收益，目标是最大化钢铁商品总交易量，在订单发布的时间，系统无法获得确切的未来信息，包括订单的收益以及完成的具体时间，因此策略的决定依赖于预估的完成时间和收益； 根据所述奖励，采用最大权匹配算法确定最优匹配结果； 根据所述最优匹配结果进行钢铁物流调度。

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