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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利基于大語言模型的智能路徑規劃方法和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：CN120450571B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510956238.X，技術領域涉及：G06Q10/0835；該發明授權基于大語言模型的智能路徑規劃方法和系統是由李霄劍;李千穎;丁瑞卿;莫杭杰;李玲設計研發完成，并于2025-07-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大語言模型的智能路徑規劃方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于大語言模型的智能路徑規劃方法和系統，涉及路徑規劃領域。本發明中，基于LLM的多層級協同優化框架，通過整合LLM的語義理解能力，對自然語言描述的新需求對原有的數學模型及算法策略進行優化，實現在已構建的第一數學模型及第一遺傳算法的基礎上，結合變化的新需求生成優化后的第二數學模型及第二遺傳算法，既能克服直接使用LLM提示詞工程建模的表達性限制、生成元啟發式算法的領域適應性不足的問題，還能提升傳統框架對場景適應性能力。此外，構建基于MCP的代碼代理，其分層遞進的自我修正機制結合MCP協議的標準化調度，實現了從表層代碼錯誤到深層數學模型問題的全方位自動化處理。

本發明授權基于大語言模型的智能路徑規劃方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型的智能路徑規劃方法，其特征在于，包括： 針對外賣配送路徑規劃問題，構建第一數學模型并設計用于求解模型的第一遺傳算法； 獲取采用自然語言描述的新需求，基于預先構建的基于LLM的多層級協同優化框架，優化重構所述第一數學模型、所述第一遺傳算法，并在每一層級通過標準JSON格式輸出，以獲取轉換后的第二數學模型、第二遺傳算法及兩者完整的代碼； 基于預先構建的基于MCP的代碼代理，自動化執行所述代碼，并在檢測到所述代碼運行異常時，自動調用針對所述代碼的自我修正機制或針對所述第二數學模型的自我驗證機制，以最終輸出滿足所述新需求的外賣配送路徑規劃最優解； 所述第一數學模型為混合整數規劃模型，包括第一目標函數及第一約束條件；其中所述第一目標函數的優化目標為最小化總成本，所述總成本由總行程時間成本、早到懲罰成本、延遲懲罰成本、聚類拆分懲罰、容量超載懲罰及路徑熟悉度獎勵共同組成，所述第一約束條件包括訂單分配約束、路徑連續約束、騎手容量約束及時間順序約束； 所述第一遺傳算法為雙層遺傳優化算法，包括外層遺傳算法和內層遺傳算法；其中所述外層遺傳算法用于訂單聚類及騎手分配的全局搜索，所述內層遺傳算法用于對每個騎手的訂單集進行路徑規劃； 所述基于LLM的多層級協同優化框架包括： 深度模型分析與需求理解層，用于解析所述第一目標函數的數學表達式，評估所述第一約束條件的完整性，識別所述第一遺傳算法的算法框架的雙層遺傳特性，以及基于前三個分析結果，深入分析所述新需求的變化并分析優化潛力，以輸出標準JSON格式的問題分析結果； 基于現有數學模型的優化重構層，用于基于所述問題分析結果，以所述第一目標函數為基礎集成所述新需求的數學表達，完善所述第一約束條件，以及擴展決策變量，以輸出標準JSON格式的數學重構結果； 算法策略自適應層，用于基于所述問題分析結果及所述數學重構結果，以所述第一遺傳算法為基礎設計針對所述模型重構結果的遺傳策略，改進初始化、選擇、交叉、變異策略，以輸出標準JSON格式的算法升級方案； 完整解決方案生成層，用于基于所述數學重構結果及所述算法升級方案，轉化調整所述第一數學模型、所述第一遺傳算法及兩者的原有代碼，以輸出標準JSON格式的所述第二數學模型、所述第二遺傳算法及兩者完整的所述代碼。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。