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龙图腾网获悉飞宝(南京)智能科技有限公司申请的专利一种固废综合利用产业链风险监控管理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：CN119294788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411836608.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种固废综合利用产业链风险监控管理方法及系统是由汪海涛;周铮;季倩玉设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种固废综合利用产业链风险监控管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种固废综合利用产业链风险监控管理方法及系统包括，获取固废综合利用产业链中的处理节点和物流路径，得到固废综合利用产业链的基本信息，将其抽象为加权图，构建固废产业链风险监控模型；在固废产业链风险监控模型中，考虑物流路径的风险问题，通过蚁群优化算法对风险问题进行优化，得到物流路径的最小风险值，根据最小风险值，设计风险值的奖励函数动态调整蚁群算法，更新固废的产业链风险监控模型；根据固废产业链风险监控模型的动态更新，进行实时风险评估和应急策略制定；本发明通过对固废综合利用产业链进行风险监控和策略制定，保障了固废综合利用产业链的稳定性，为未来固废综合利用产业链的风险管理带来了新的方向。

本发明授权一种固废综合利用产业链风险监控管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种固废综合利用产业链风险监控管理方法，其特征在于，包括： 获取固体废弃物综合利用产业链中的处理节点和物流路径，得到固体废弃物综合利用产业链的基本信息，将所述固体废弃物综合利用产业链的基本信息抽象为加权图，构建固体废弃物产业链风险监控模型； 在所述固体废弃物产业链风险监控模型中，考虑物流路径的风险问题，通过蚁群优化算法，对所述风险问题进行优化，得到物流路径的最小风险值，根据所述最小风险值，设计风险值的奖励函数以动态调整蚁群算法，同时更新固体废弃物的产业链风险监控模型； 在所述固体废弃物产业链风险监控模型中，考虑物流路径的风险问题，包括： 所述固体废弃物产业链风险监控模型接收所述加权图，并提取处理节点和物流路径的属性； 根据所述处理节点和物流路径的属性，计算每条物流路径的风险值，并生成动态风险矩阵； 所述通过蚁群优化算法，对所述风险问题进行优化，得到物流路径的最小风险值，包括： 对每条物流路径分配对应的信息素浓度值，以所述信息素浓度值作为该条物流路径被选择的优先程度； 创建蚁群，蚁群中的蚂蚁数量由物流路径的数量得到，并将蚁群中的每一只蚂蚁都分配至加权图中的任意一个处理节点上； 让每一条蚂蚁从对应的处理节点出发，根据每条物流路径的风险值选择下一个处理节点，其中，每次选择下一个处理节点基于，该路径上的信息素浓度和该路径上的启发式信息； 若蚂蚁在路径生成中出现路径循环，则将该路径和路径中的处理节点作为备选； 重复蚁群优化算法过程，直到信息素浓度值达到最大，输出对应物流路径的最小风险值并更新动态风险矩阵； 具体的，每条物流路径的风险值根据路径的距离、时间、成本以及历史风险得到，其中，历史风险通过物流路径的属性值得到，表示为： 其中，表示节点i→另一个节点j在t时刻的风险值R，→表示节点到另一个节点之间的距离；表示节点i→j的路径长度L；表示为节点i→j的运输成本C；表示节点i→j的历史风险；表示节点i→j的历史风险的关联风险N，即节点处的负荷与处理能力； 具体的，表示为： 其中，和分别表示为节点i和j在时刻t上的当前负荷量，和分别为节点i和j的最大处理能力； 根据所述最小风险值，设计风险值的奖励函数以动态调整蚁群算法，同时更新固体废弃物的产业链风险监控模型，包括： 所述风险值的奖励函数根据更新后的动态风险矩阵进行定义，且该奖励函数的输出结果越小，该物流路径的风险值越低； 根据奖励函数的输出结果对蚂蚁在每条物流路径的风险值选择进行判断，若所述奖励函数的输出结果大于蚂蚁在每条物流路径的风险值，则降低该路径上的信息素浓度和该路径上的启发式信息，否则，提高该路径上的信息素浓度和该路径上的启发式信息； 根据固体废弃物产业链风险监控模型的动态更新，进行实时性的风险评估和应急策略制定，形成对固体废弃物产业链风险监控模型的管理方法。

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