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龙图腾网获悉广州平云小匠科技股份有限公司申请的专利物流平台的调度方法、设备和存储介质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：CN120297688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510749730.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权物流平台的调度方法、设备和存储介质是由杨帅;刘阳林;林宋勉;黄乐涛;谢亮;莫斯周设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本物流平台的调度方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种物流平台的调度方法、设备和存储介质，本申请涉及数据处理技术领域，物流平台的调度方法包括：将标准表单化的物流订单数据组成预设维度的状态向量；将状态向量输入主网络，计算各待选决策的目标值，主网络为全连接前馈神经网络，包含一层输入层、至少两层隐含层及一层输出层，输入层维度与预设维度一致，隐含层采用目标激活函数，输出层维度与待选决策的数量一致；将状态向量和待选决策输入目标网络，计算各待选决策的期望值，目标网络与主网络结构相同且参数更新滞后；根据目标值以及期望值的加权融合结果确定目标决策，以基于目标决策下发物流调度任务。本申请能够结合业务多源数据精准执行物流调度。

本发明授权物流平台的调度方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物流平台的调度方法，其特征在于，所述物流平台的调度方法包括： 基于数据关系图将内源数据和外源数据关联成数据关系集； 确定物流调度影响因素的量化指标，所述物流调度影响因素的数量与状态向量的维数相同，为30种，所述物流调度影响因素包括在途天气恶劣程度、路况拥堵程度、司机服务星级、订单紧急程度、平台订单积压量、运单及时履约率、订单毛利率、订单货物总件数、货物类型、运输方式、是否需要多式联运、空车油耗、满载油耗、货车长度、司机接单状态、车厢剩余空间、车辆载重、车辆是否回程、多段运输段数、泡重货区分、货物重量、货物体积、整车整柜运输类型、距离目标仓库路程、仓库是否有空余站台、仓库作业负荷率、承运商出险率、承运商在途单量，承运商绩效评级、承运商运力负荷率； 基于所述量化指标确定所述数据关系集中各数据的量化值，进而建立训练数据集； 基于一层输入层、至少两层隐含层及一层输出层构建初始网络； 基于所述训练数据集确定所述初始网络的超参数，以构建第一网络以及第二网络； 将训练数据集中的每个样本按照Experiencestate，action，reward，next_state，done，order_id的格式存储到经验回放池中，其中，done为完成标记，使用01进行区分，用于标记订单货物是否全部派单完毕； 基于采样批次从所述经验回放池获取样本数据； 基于每一批所述样本数据输入所述第一网络，计算动作目标值，以及基于每一批所述样本数据输入所述第二网络，计算动作期望值； 根据所述动作目标值以及所述动作期望值更新第一网络的参数； 基于软更新参数以及第一网络参数更新第二网络的参数； 若训练收敛，基于所述第一网络生成主网络，以及基于所述第二网络生成目标网络； 从物流系统数据库中提取标准表单化的物流订单数据，结合内源数据和外源数据，整合并量化为30维的状态向量，所述状态向量是依据物流调度业务影响因素确定的具有固定维度的向量； 将所述状态向量输入主网络，计算各待选决策的目标值，所述主网络为全连接前馈神经网络，包含一层输入层、至少两层隐含层及一层输出层，所述输入层维度与预设维度一致，所述隐含层采用目标激活函数，所述输出层维度与所述待选决策的数量一致； 将所述状态向量和所述待选决策输入目标网络，计算各待选决策的期望值，所述目标网络与所述主网络结构相同且参数更新滞后； 根据所述目标值以及所述期望值的加权融合结果确定目标决策，以基于所述目标决策下发物流调度任务，其中，加权融合公式Qfinal=α×Qmain+1‑α×Qtarget，α为权重系数，Qmain为主网络输出的目标值，Qtarget为目标网络输出的期望值，通过公式计算出每个待选决策的最终Q值，选择Q值最高的待选决策作为目标决策。

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