一种基于深度强化学习的智能物流规划方法
发明专利本发明提出一种基于深度强化学习的智能物流规划方法，涉及物流规划的技术领域，首先采集历史车辆配送信息并构建全连接图，利用全连接图的节点集合构建序列数据集，再构建智能物流配送规划模型，利用序列数据集对智能物流配送规划模型进行训练，得到训练好的智能物流配送规划模型，最终将待规划的车辆配送信息的节点序列输入训练好的智能物流配送规划模型，将智能物流配送规划模型输出的解序列作为规划结果，将实际的物流规划系统抽象成为选址‑路径规划问题，通过深度强化学习的方法对其进行规划求解，使得获得选址‑路径规划问题的可行较优解具备实时性，且有效提高了求解质量。
《一种基于深度强化学习的智能物流规划方法》是一发明专利，专利号为 2024102306975，当前法律状态为已下证，由广东工业大学提出申请，发明人为张学习;谢兴旺;黄烁;张涛;孟宇轩;蔡世锴，申请日期为2024-02-29，公开（公告）日期为2024-06-21，国际专利分类号（IPC）为 G06Q10/0835(2023.01)I;G06Q10/0631(2023.01)I;G06N3/0455(2023.01)I;G06N3/092(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：智慧物流调度、快递配送、智慧仓储管理、供应链协同、电商货物配送、智慧园区物流。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出一种基于深度强化学习的智能物流规划方法，涉及物流规划的技术领域，首先采集历史车辆配送信息并构建全连接图，利用全连接图的节点集合构建序列数据集，再构建智能物流配送规划模型，利用序列数据集对智能物流配送规划模型进行训练，得到训练好的智能物流配送规划模型，最终将待规划的车辆配送信息的节点序列输入训练好的智能物流配送规划模型，将智能物流配送规划模型输出的解序列作为规划结果，将实际的物流规划系统抽象成为选址‑路径规划问题，通过深度强化学习的方法对其进行规划求解，使得获得选址‑路径规划问题的可行较优解具备实时性，且有效提高了求解质量。
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