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龍圖騰網獲悉山東信達物聯應用技術有限公司申請的專利供應鏈多級倉儲智能調度與協同方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120258693B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510732817.6，技術領域涉及：G06Q10/087；該發明授權供應鏈多級倉儲智能調度與協同方法及系統是由邢存培;常輝輝;馬國輝;潘偉;閆瑜;劉強設計研發完成，并于2025-06-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本供應鏈多級倉儲智能調度與協同方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供供應鏈多級倉儲智能調度與協同方法及系統，涉及智能倉儲技術領域，包括基于歷史訂單數據，采用長短期記憶網絡對各級倉庫的短期和長期需求進行分層次建模預測，得到庫存需求量；將各倉庫節點設置為獨立智能體，通過智能體間的策略迭代優化生成庫存調配策略；將庫存調配策略基于規則知識庫轉化為包含調配對象、調配數量和調配時間的調度指令；在各倉庫節點的邊緣計算單元中，接收調度指令并排序執行，當檢測到庫存異常或資源沖突時，向相鄰倉庫節點發起應急協同請求，接收到應急協同請求的倉庫節點根據自身資源狀態返回響應信息，根據響應信息，通過節點間局部協商確定應急處理方案。

本發明授權供應鏈多級倉儲智能調度與協同方法及系統在權利要求書中公布了：1.供應鏈多級倉儲智能調度與協同方法，其特征在于，包括： 獲取多級倉儲網絡中各級倉庫的實時庫存數據、歷史訂單數據； 基于所述歷史訂單數據，采用長短期記憶網絡對各級倉庫的短期和長期需求進行分層次建模預測，得到庫存需求量； 構建多智能體強化學習模型，將各倉庫節點設置為獨立智能體，所述多智能體強化學習模型的狀態空間包括各倉庫節點的實時庫存數據、庫存需求量和可用資源量，動作空間包括庫存調配數量和調配時機，通過智能體間的策略迭代優化生成庫存調配策略，包括：采用近端策略優化算法對獨立智能體進行訓練，在訓練過程中構建分層經驗緩沖區存儲狀態轉移樣本的步驟包括：所述分層經驗緩沖區包括用于存儲各獨立智能體局部狀態轉移樣本的本地經驗緩沖區、用于存儲鄰接智能體交互樣本的協同經驗緩沖區和用于存儲全局狀態樣本的全局經驗緩沖區；計算狀態轉移樣本的重要性分數，所述重要性分數基于獎勵值、狀態轉移頻率、狀態影響范圍和策略差異度確定，根據所述重要性分數將狀態轉移樣本存入對應層級的經驗緩沖區；基于樣本時效性和策略更新次數計算樣本的采樣概率，根據所述采樣概率從所述分層經驗緩沖區中選擇訓練樣本；分別基于本地經驗緩沖區的樣本更新單個智能體的策略網絡參數、基于協同經驗緩沖區的樣本更新鄰接智能體群的策略網絡參數、基于全局經驗緩沖區的樣本更新所有智能體的策略網絡參數；構建知識共享權重矩陣，基于智能體的歷史決策數據和網絡拓撲結構計算所述知識共享權重矩陣的元素值；將近端策略優化算法的目標函數劃分為即時優化項、周期優化項和長期優化項，基于所述知識共享權重矩陣和系統狀態信息計算各優化項的權重系數，對策略網絡參數進行優化更新； 將所述庫存調配策略基于規則知識庫轉化為包含調配對象、調配數量和調配時間的調度指令； 在各倉庫節點的邊緣計算單元中，接收所述調度指令并排序執行，當檢測到庫存異常或資源沖突時，向相鄰倉庫節點發起應急協同請求，接收到應急協同請求的倉庫節點根據自身資源狀態返回響應信息，根據所述響應信息，通過節點間局部協商確定應急處理方案。

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