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龙图腾网获悉北京交大思源科技有限公司申请的专利基于AI的多式联运资源协同动态配置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：CN120634410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511142351.0，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于AI的多式联运资源协同动态配置方法是由张金培;宋新玉;史庆祥;靖继武设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的多式联运资源协同动态配置方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI的多式联运资源协同动态配置方法，包括以下步骤：构建实时数据层，用于采集多维数据；对实时数据层的数据进行预处理；基于预处理后的数据信息，动态构建数字孪生平台；训练多个智能体；并将多个智能体在联邦学习集群框架下进行协同训练；共同训练一个全局AI模型；AI决策中枢生成最优或近最优的动态资源配置决策；动态配置引擎动态调度资源，并生成指令；将生成的详细指令下发给执行层的物理系统；IoT设备持续监控执行状态和物理环境变化，将新的数据反馈回实时数据层。本发明突破数据孤岛与响应延迟瓶颈，构建成本‑时效‑碳排多目标平衡的智能决策体系；联邦学习框架下多智能体协同训练，实现跨域协同优化。

本发明授权基于AI的多式联运资源协同动态配置方法在权利要求书中公布了：1.基于AI的多式联运资源协同动态配置方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建实时数据层，用于采集多维数据； 步骤2：通过部署在公路侧和港口区的边缘计算节点来对实时数据层的数据进行预处理；所述数据预处理的实时处理如下： 1传感器数据去噪，通过卡尔曼滤波消除GPS多径效应； 2视频流目标检测，识别货运车辆类型，同步语义分割车道线； 3时间序列对齐，铁路调度时钟与UTC时间同步； 步骤3：基于预处理后的数据信息，动态构建数字孪生平台，并更新整个多式联运网络的高保真虚拟映射；数字孪生平台实时反映物理系统的状态； 步骤4：训练代表不同运输资源或环节的智能体；并将上述智能体在联邦学习集群框架下进行协同训练；共同训练一个全局AI模型； 在训练代表不同运输资源或环节的智能体时，智能体i通过强化学习独立学习策略πi，目标是最大化长期累积奖励；定义如下： 状态空间为sit∈Si，表示智能体i在时间t的局部状态； 动作空间为ait∈Ai，表示智能体i的决策； 奖励函数为rit，衡量动作的即时收益，综合优化目标，即成本、时间以及碳排放； 折扣因子为γ∈[0,1，用于权衡未来奖励； 奖励函数的计算公式如下： ； 其中，α1,α2,α3为权重系数，满足α1+α2+α3=1； 智能体i通过策略梯度算法更新本地策略参数θi，其公式为： ； 其中，ηi为学习率； 为策略梯度估计值，计算公式为： ； 其中，Vθi为状态价值函数；bit为基线值，用于减少方差；γ为折扣因子； 步骤5：AI决策中枢接收来自数字孪生平台的实时状态信息，结合训练好的全局AI模型以及预设规则、优化目标；进行全局优化计算；生成最优或近最优的动态资源配置决策； 步骤6：在接收来自AI决策中枢的配置决策方案后，动态配置引擎动态调度资源，并生成指令； 步骤7：将动态配置引擎生成的详细指令下发给执行层的物理系统；IoT设备持续监控执行状态和物理环境变化，将新的数据反馈回实时数据层。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京交大思源科技有限公司，其通讯地址为：100044 北京市海淀区高梁桥斜街44号一区89号楼9层910；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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