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龙图腾网获悉江苏商贸职业学院申请的专利一种融合订单预测与路径规划的食材配送智能调度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：CN121599575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610115774.1，技术领域涉及：G06Q10/0832；该发明授权一种融合订单预测与路径规划的食材配送智能调度方法是由孙红冉;陈建鑫;卢鹏飞;何晓光;刘浩;范志青;黄婷华;邓颖;陈东升设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合订单预测与路径规划的食材配送智能调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合订单预测与路径规划的食材配送智能调度方法，具体涉及智能物流调度技术领域；本发明通过采集历史订单、交通与食材保鲜数据，构建输入张量；通过位置嵌套预测模型，生成未来高波动订单簇集合；结合路径标签图谱与稀疏资源映射矩阵，构建多目标优化函数；采用稀疏优化算法生成初始调度路径集合；再基于配送员的历史熟练度与实时状态匹配资源，形成调度计划表并分配配送粒度等级；在执行过程中持续监测预测偏差，若超过阈值，则基于反馈数据构造微调参数组，重新生成路径集合并发布执行；本发明实现了对食材类订单的动态、精细、高响应调度，有效提升了配送效率与保鲜稳定性。

本发明授权一种融合订单预测与路径规划的食材配送智能调度方法在权利要求书中公布了：1.一种融合订单预测与路径规划的食材配送智能调度方法，其特征在于：包括： S100、采集目标配送区域内连续N日的历史订单数据、交通拥堵热力图数据及不同食材类型的保鲜失效时间分布数据，构建输入张量集合D； S200、将所述输入张量集合D输入至神经网络预测模型中，输出未来预设周期T内的高波动订单簇集合F={f1,f2,...,fk}，每个fk包含对应的潜在爆单位置、类型标签及保鲜临界时间窗Δtk； 其中，高波动订单簇的获取方法为：对各空间网格在未来预设周期T内的订单预测序列计算其波动度指数，当波动度指数超过预设阈值时，将网格标记为高波动区域，并通过空间聚类算法将若干相邻高波动区域聚合成一个高波动订单簇； S300、基于每个fk的地理标签，在城市配送路径图中构建路径标签图谱M； 其中，基于高波动订单簇fk的地理标签，确定其所在的空间网格索引，并映射至城市配送路径图中的对应路段集合；统计在预设时间窗口内，路段集合中历史配送路径出现的频次，构建频次权重向量；对频次权重向量进行归一化处理，并按出现频率将路段划分为高频路径段与低频路径段；将高频路径段设定为路径标签图谱M中的标签节点；路径标签图谱M的最终输出形式为有向图结构，其中节点为高频路径段标签，每个节点包含关联的订单簇标识、历史平均通行速度及食材类型权重，边为相邻路段之间的连接关系； S400、根据每个fk的保鲜临界时间窗Δtk，结合路径标签图谱M中对应路径标签及交通热度，生成用于调度约束的稀疏资源映射矩阵W，包括： 提取每个高波动订单簇fk的保鲜临界时间窗Δtk，作为簇对应配送路径的最长可容忍通行时间限制； 调用路径标签图谱M中与fk匹配的路径标签节点，读取其历史平均通行速度与路径长度，计算路径所需通行时间； 判断通行时间是否超过Δtk，若超过，则对路径段赋予稀疏惩罚权重，形成通行可行性掩码； 将所有路径段的稀疏性权重与交通热度指标进行融合，构建配送资源单位时间效率函数，按路段维度形成稀疏资源映射矩阵W； S500、对所有预测订单簇，结合稀疏资源映射矩阵W，构建约束优化目标函数，以最大化资源收益率和最小化路径热度为联合目标，采用多目标稀疏优化算法生成调度路径集合R={r1,r2,...,rk}； S600、将调度路径集合R与当前可用配送资源池匹配，根据配送员历史路径偏好、熟练度和实时状态，生成调度计划表，并对调度计划表中的每条路径分配配送粒度等级； S700、在调度执行过程中，持续监测实际订单量与高波动订单簇集合F的偏差度δ，若偏差度δ超过预设动态阈值ε，则利用调度路径集合R的当前执行状态数据与实际反馈数据构造微调参数组θ′，重新生成新的路径集合R′，包括： 持续采集实际订单流入量，并与高波动订单簇集合F中各订单簇的预测订单量进行差值计算，得到每一订单簇的偏差值，并计算偏差度δ； 将偏差度δ与预设动态阈值ε进行比对，若δ大于ε，则触发路径更新流程； 提取调度路径集合R中当前处于执行状态的路径的实时状态数据与已完成路径的执行反馈数据，构造动态微调参数组θ′，包括实际通行时间偏移、未完成订单比率与路径节点异常频度； 将微调参数组θ′输入至多目标稀疏优化算法中，重新调整资源收益率与路径热度计算因子，生成更新后的调度路径集合R′； S800、输出新的路径集合R′与调度计划表，并将其分发至对应的配送节点执行。

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