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龙图腾网获悉成都锦城学院申请的专利智能仓储物流实时货位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：CN121724553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610227247.X，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权智能仓储物流实时货位优化方法及系统是由杜立峰;聂芳;杨淳清设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能仓储物流实时货位优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种智能仓储物流实时货位优化方法及系统，涉及智能仓储物流技术领域，公开的智能仓储物流实时货位优化方法及系统，通过获取仓储实时数据、构建仓储动态状态图谱、生成初始分配方案、输入分布式决策网络进行并行协同评估优化、下发全局指令，解决了传统方法在高峰期的延迟和冲突问题，能够提高仓储作业效率和系统吞吐量。

本发明授权智能仓储物流实时货位优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能仓储物流实时货位优化方法，其特征在于，所述的方法包括： 获取仓储实时数据，所述仓储实时数据包括实时货位状态数据、实时搬运设备位置数据和实时订单流数据； 基于所述仓储实时数据，构建仓储动态状态图谱；所述仓储动态状态图谱用于以关联图形式表征由所述实时订单流数据所生成的任务以及当前时刻货位占用状态与搬运设备位置三者之间的动态关系； 根据所述实时订单流数据，确定待分配货位集合，并为所述待分配货位集合中的每个待分配货位生成初始分配方案数据；所述初始分配方案数据包含候选搬运设备和预估执行路径； 将所述仓储动态状态图谱以及所有所述初始分配方案数据，输入至分布式决策网络中； 通过所述分布式决策网络，对所有所述初始分配方案数据进行并行化协同评估与优化，生成全局优化指令集合；其中，所述协同评估基于动态冲突预测机制，所述动态冲突预测机制通过分析不同搬运任务的预估执行路径在未来时空维度上的重叠情况，以分析不同初始分配方案在同一时空资源下执行的冲突可能性； 将所述全局优化指令集合下发至对应的搬运设备，以驱动所述搬运设备执行实时货位优化任务； 通过所述分布式决策网络，对所有所述初始分配方案数据进行并行化协同评估与优化，生成全局优化指令集合的步骤包括： 对所述初始分配方案数据，根据其中预估执行路径所覆盖的仓储区域，将各所述初始分配方案数据分配给对应的至少一个子决策智能体，至少一个所述子决策智能体分别对应于不同仓储区域并构成分布式决策网络； 每个所述子决策智能体基于接收到的所述初始分配方案数据以及所述仓储动态状态图谱中与本区域相关的局部图谱数据，进行局部冲突预演，生成局部评估结果数据；所述局部评估结果数据包含路径碰撞风险值和预期完成时间； 所有所述子决策智能体将各自的所述局部评估结果数据发送至中央协调器； 所述中央协调器整合所有所述局部评估结果数据，并根据全局优化目标进行仲裁与调整，生成所述全局优化指令集合； 每个所述子决策智能体基于接收到的所述初始分配方案数据以及所述仓储动态状态图谱中与本区域相关的局部图谱数据，进行局部冲突预演，生成局部评估结果数据的步骤包括： 基于所述局部图谱数据，将当前区域在预设未来时间窗口内的占用情况，模拟预测为时空占用热力图数据； 从所述初始分配方案数据中获取预估执行路径，根据执行时间顺序，将所述预估执行路径映射到所述时空占用热力图数据上，计算路径时空重叠度，得到路径碰撞风险评估数据； 解析所述局部图谱数据中包含的搬运设备属性信息及其实时状态信息，获取与所述初始分配方案数据对应的搬运设备性能参数及当前任务队列状态，基于所述预估执行路径的长度和复杂度，计算预期完成时间数据； 结合所述路径碰撞风险评估数据、所述预期完成时间数据以及所述初始分配方案数据所对应任务数据中的紧急程度标签，采用预设的加权评分规则进行计算与整合，得到包含路径碰撞风险值和预期完成时间的所述局部评估结果数据。

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