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龙图腾网获悉北京掇月信息科技有限公司申请的专利一种智能物流的多目标物流路径优化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：CN121094684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511228660.X，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权一种智能物流的多目标物流路径优化方法及系统是由初丛冉;胡大为;岳清香设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能物流的多目标物流路径优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及路径优化技术领域，具体涉及一种智能物流的多目标物流路径优化方法及系统，首先根据物流运输中靠近前端的中转站点的运输路径较为固定的特点，结合节点出现频率确定初步表征节点优先级的固定节点可能性；而后在固定节点可能性、空间距离以及序列分布相似的维度上确定对应的表征可替代性的可替代节点数量；进一步地结合可替代节点数量以及固定节点可能性在当前周期和历史周期的分布情况，综合表征每个运输路径节点的优先级指数；从而根据优先级指数实时修正每个运输路径节点对应的局部路径段的信息素浓度，以得到更为准确地修正信息素浓度，使得根据修正信息素浓度进行物流路径优化的效果更好。

本发明授权一种智能物流的多目标物流路径优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能物流的多目标物流路径优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史数据的每个运输周期中每个运输订单的运输路径节点序列； 在每个运输周期中，根据每个运输路径节点在各个运输路径节点序列中的分布情况、索引值靠前情况以及出现频率，确定对应的固定节点可能性，包括： 依次将每个运输路径节点作为目标节点； 在每个运输周期中，将存在目标节点的运输路径节点序列，作为目标节点的参考序列；将目标节点的参考序列在每个运输周期中的出现次数，作为对应的运输频率； 将目标节点在所有参考序列中的索引值的均值进行负相关映射，确定对应的路径靠前程度； 根据目标节点在所有运输路径节点序列中的集中分布情况，确定对应的运输链权重； 将每个运输周期中的运输订单数量的负相关映射值、所述运输频率、所述路径靠前程度与运输链权重之间的乘积进行归一化，确定所述目标节点在每个运输周期中的固定节点可能性；在历史数据中，根据每个运输路径节点与其他运输路径节点之间的固定节点可能性整体相似情况、序列分布相似情况以及相对距离，确定对应的可替代节点数量，包括：根据每个运输路径节点在所有运输周期中的固定节点可能性的均值，确定对应的固定节点特征值； 将目标节点外的其他运输路径节点，作为对应的对比节点；根据目标节点的固定节点特征值与对应的每个对比节点的固定节点特征值之间的差异，确定对应的对比特征偏差值； 根据目标节点与每个对比节点之间在所有运输路径节点序列中的局部运输顺序相似情况，确定对应的功能类似程度，包括： 在每个运输路径节点的每个参考序列中，将每个运输路径节点的上一个运输路径节点与对应的下一个运输路径节点进行组合，确定对应的路径节点二元组； 将每个运输路径节点在所有参考序列中对应的所有路径节点二元组组成的集合，作为对应的参考二元组集合； 根据所述目标节点的参考二元组集合与对应的每个对比节点的参考二元组集合之间的交集中的元素数量，确定对应的功能类似程度； 根据所述目标节点与对应的每个对比节点之间的距离的负相关映射值，确定节点距离权重； 将所述对比特征偏差值的负相关映射值、所述节点距离权重与所述功能类似程度之间的乘积进行归一化，确定每个对比节点对目标节点的可替代程度； 根据可替代程度大于预设替代阈值的对比节点的总数量，确定目标节点的可替代节点数量； 根据每个运输路径节点在所有运输周期中固定节点可能性分布情况以及所述可替代节点数量，确定对应的优先级影响权重；根据每个运输路径节点的固定节点可能性整体大小以及所述优先级影响权重，确定对应的优先级指数； 以所述优先级指数为权重对蚁群算法中路径的信息素浓度进行调整，确定修正信息素浓度；根据所述修正信息素浓度进行物流路径优化。

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