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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种应用于仓库补货和储位协同规划的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：CN119761968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411825680.0，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种应用于仓库补货和储位协同规划的方法是由王林;张宁;何骏君设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于仓库补货和储位协同规划的方法在说明书摘要公布了：一种应用于仓库补货和储位协同规划的方法，包括：构建仓库补货和储位协同模型，所述仓库补货和储位协同模型的目标为仓库运载设备的总能量消耗最小和仓库通道负载最小；基于改进的非支配排序精英遗传算法ENSGA‑Ⅱ来求解所述仓库补货和储位协同模型，得到最优种群解和对应的最低的能量消耗值和通道使用差异系数。本发明通过对获得的解进行帕累托前沿等级排序并基于膝区点准则来挑选精英解来寻找在多个目标维度上都表现优异的近似最优解。相较于基于指标和分解的多目标进化算法，本发明拥有非支配排序准则和膝区点准则的最优理论支撑，保证了算法的搜索性能和稳定性。

本发明授权一种应用于仓库补货和储位协同规划的方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于仓库补货和储位协同规划的方法，其特征在于，包括： S100.构建仓库补货和储位协同模型，所述仓库补货和储位协同模型的目标为仓库运载设备的总能量消耗最小和仓库通道负载最小；所述仓库补货和储位协同模型中的决策变量为SKU被分配到通道上的货架的子储位，SKU被分配到前置区通道上的的变量，SKU被分配到前置区通道上的的变量；SKU在前置区通道上的拣选次数，SKU在存储区通道上的拣选次数； S200.基于改进的非支配排序精英遗传算法来求解所述仓库补货和储位协同模型，基于膝区点准则得到最优种群解方案和对应的最低的能量消耗值和通道使用差异系数； S200中，基于改进的非支配排序精英遗传算法来求解所述仓库补货和储位协同模型，得到最优种群解和对应的最低的能量消耗值和通道使用差异系数，具体方法包括： S201.对参数进行设置并初始化种群； S202.基于所述初始化种群产生选择种群； S203.基于交叉方法产生交叉种群； S204.采用不可行解的修正方法对所述交叉种群进行修正，得到修正后的种群；S204中，采用不可行解的修正方法对所述交叉种群进行修正，得到修正后的种群，具体方法包括：根据依次核查每个SKU在染色体中所占的子储位数，把多余的SKU剔除，并把缺少子储位的SKU替换，直到所有的SKU所占用的储位数都符合所分配的子储位数，此时模型有可行解； S205.采用变异方法对所述修正后的种群进行变异，得到变异后的种群； S206.将初始种群和变异后的种群进行合并，组成合并种群，对所述合并种群进行非支配排序，获得合并种群中每个解的帕累托等级； S207.基于所述合并种群中每个解的帕累托等级，产生新的子代，更新迭代次数，并判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，如果达到最大迭代次数，则到S208；如果没有达到最大迭代次数，则返回S202； S208.当前迭代次数达到最大迭代次数，得到最优种群解和对应的最低的能量消耗值和通道使用差异系数。

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