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龙图腾网获悉南昌交通学院申请的专利一种智慧仓储物流系统多目标调度优化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：CN119107025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411113577.3，技术领域涉及：G06Q10/0875；该发明授权一种智慧仓储物流系统多目标调度优化方法是由罗玲玲设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智慧仓储物流系统多目标调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智慧仓储物流系统多目标调度优化方法，属于智慧仓储物流配送技术领域。引入智能化的决策策略，首先根据智慧仓储物流实体间的属性关系，当有订单时，对订单进行统计，将相关信息统计到数据库中；建立仓储环境货架稳定性、作业货物分布均匀、出入库搬运效率、运输作业路径最短多目标优化模型，采用佳点集均匀初始化种群，并引入位置扰动因子对粒子群算法粒子位置更新调整，进行多目标优化求解，确定当前情况下最优货物位置存放决策；提出增强型A*算法规划运输车载订单作业从存放地至货架下方的大致路径，将输出路径方案作为改进粒子群算法的初始路径规划解记录，以改进的粒子群算法进一步精确优化，以此实现最低耗费。

本发明授权一种智慧仓储物流系统多目标调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种智慧仓储物流系统多目标调度优化方法，其特征在于，包括以下过程：S1，结合实际仓储环境构建实体信息模型；确定各因素的关系模型，生成数据库表中的E-R图，即至少包括仓库、订单、作业、货物位置、库存、托盘六个实体的实体关联图，当有订单时，对订单进行统计，将相关信息统计到数据库表中；设定三维坐标信息标记货物位置和货架通路信息，为多目标货物调度优化提供数据信息；S2，建立仓储环境货架稳定性、作业货物分布均匀、出入库搬运效率、运输作业路径最短多目标优化问题的模型，符合实际仓储物流系统的作业程序；S3，设计求解货物位置多目标优化问题的元启发式算法，采用佳点集均匀初始化种群，采用非线性变换调整速度更新公式中的参数，并引入位置扰动因子对粒子群算法粒子位置更新调整，进行多目标优化求解，确定当前情况下最优货物位置存放决策；所述S3的具体过程为：S31，采用佳点集在搜索空间内均匀分布种群，设定粒子群种群数，最大迭代次数及相关参数： （5）其中，表示初始化种群第i个粒子的位置；分别对应搜索空间的上下限；表示所取的佳点；满足；S32，通过智慧仓储物流系统数据库传输的数据，实时更新货架货位的可行域，确定决策作业数量作为空间维度；S33，计算各粒子的位置，确定，表示全局最优位置；S34，根据如下公式（6）和添加位置扰动算子的公式（7）以及公式（8）至公式（11）分别进行更新粒子的速度和位置信息；速度和位置更新公式如下： 6 7其中，t表示计算执行的迭代次数；i表示粒子的编号，n表示粒子种群规模；代表惯性权重；分别对应介于0,1内的随机数；表示加速度常数，表示粒子的个体最优位置，即在一次迭代后，该粒子得到的最优货物位置值；表示全局最优位置，即在一次迭代后，所有粒子中最优货物位置值最好的记录；对惯性权重和加速度常数三个参数进行非线性变换，非线性变换如下： 8 9 10其中，的取值范围在按规律减小；加速度常数在之间变换；加速度常数在之间变换；i表示当前迭代次数，表示算法的最大迭代次数；结合公式（7）添加的扰动算子如下： 11其中，为搜索空间D维中的第维分量；的取值范围在之间；为在[0,1]间随机产生的随机数，b为扰动程度因子，t表示当前迭代次数，T表示总迭代次数，l的随机取值为0或1；S35，根据仓储环境货架稳定性、作业货物分布均匀、出入库搬运效率、运输作业路径最短优化目标计算函数值；S36，更新粒子的和；S37，迭代次数加1，判断流程是否达到设定最大迭代次数，若未达到，则返回S34；若达到，则输出多目标货物位置决策优化的最优解。

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