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龙图腾网获悉浙江公链信息科技有限公司申请的专利基于图神经网络和强化学习的物流调度规划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：CN120806801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511262823.6，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权基于图神经网络和强化学习的物流调度规划方法及系统是由许鹏;廖炎君;詹建华设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络和强化学习的物流调度规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能物流调度技术领域，具体涉及基于图神经网络和强化学习的物流调度规划方法及系统，包括以下步骤：S1：构建物流网络的动态图结构；S2：通过图注意力网络对动态图结构进行嵌入学习，提取每个节点的多维特征向量；S3：将多维特征向量输入多智能体强化学习框架，生成初始车辆路径规划方案；S4：动态修正初始车辆路径规划方案中的路段通行状态；S5：通过局部强化学习迭代更新车辆路径规划方案；S6：输出最终协同优化的货物运输轨迹与车辆行驶路径。本发明，能够实现物流网络结构的动态建模与多智能体路径协同优化，并具备对实时交通与环境变化的自适应调整能力，从而提升整体调度效率。

本发明授权基于图神经网络和强化学习的物流调度规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图神经网络和强化学习的物流调度规划方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：以分拨节点的经纬度坐标为节点特征，分拨节点之间的货物流量、历史运输效率及距离为边特征，构建物流网络的动态图结构； S2：通过图注意力网络对动态图结构进行嵌入学习，提取每个节点的多维特征向量，并计算节点间的关联权重； S3：将多维特征向量输入多智能体强化学习框架，定义每个车辆为独立智能体，以全局运输成本、时间成本及空载率为联合优化目标，生成初始车辆路径规划方案； 所述S3具体包括： S31：将S2输出的各分拨节点多维特征向量与当前任务状态整合为环境状态，并输入多智能体强化学习环境； S32：在多智能体强化学习环境中，将每辆运输车辆为一个独立智能体，并为每个智能体配置局部观测接口，使其能读取当前位置节点特征、相邻边特征及车辆载货状态； S33：以总运输成本、总时间成本及车队空载率为三项优化指标，建立联合奖励函数； S34：各智能体依据策略网络在动作集合中选择下一目标节点并生成车辆访问序列，汇总全部车辆序列，形成初始车辆路径规划方案； S4：接入电子地图实时获取交通状态数据及天气预报信息，以动态修正初始车辆路径规划方案中的路段通行状态，生成适应性路径调整指令； S5：基于适应性路径调整指令，重新计算受影响分拨节点的多维特征向量，并通过局部强化学习迭代更新车辆路径规划方案； S6：输出最终协同优化的货物运输轨迹与车辆行驶路径，并同步更新动态图结构的节点特征与边特征，完成闭环。

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