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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于深度强化学习的烟草订单车辆配送优化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：CN116187610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310250096.6，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于深度强化学习的烟草订单车辆配送优化方法是由刘旭东;王昊嵩设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的烟草订单车辆配送优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的烟草订单车辆配送优化方法，优化方法如下：步骤一：将当天需要配送的客户订单使用图的数据结构进行表示，同时获取到可用配送车型集合，作为订单车辆配送模型的输入；步骤二：设计订单车辆配送模型的状态空间和动作空间；本发明的有益效果是：采用A3C强化学习算法自主学习订单车辆配送策略，针对实际配送业务中运输车辆需求不明确这一痛点，提出双指针解码框架，用于产生配送订单和配送车辆序列；详细阐述配送环境状态，动作和奖励的设计方式；最后，通过使用公司提供的实际订单数据进行实验，与传统的启发式求解器进行对比，该方法能够在极短的时间内产生配送距离更短，使用车车辆总数更少的配载方案。

本发明授权一种基于深度强化学习的烟草订单车辆配送优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的烟草订单车辆配送优化方法，其特征在于：优化方法如下： 步骤一：将当天需要配送的客户订单使用图的数据结构进行表示，同时获取到可用配送车型集合，配送车型集合可以使用一个序列进行表示，作为订单车辆配送模型的输入，其输入状态包括仓库节点坐标，客户订单节点坐标，客户订单需求量，节点距离矩阵； 步骤二：设计订单车辆配送模型的状态空间和动作空间；状态空间包含了配送模型所有的观测量；订单车辆配送模型的动作空间分成两部分，一部分是生成的配送客户节点序列，另一部分是配送车型序列； 步骤三：设计订单车辆配送模型的奖励函数，用于指导配送模型训练；奖励函数中既需要考虑到不同配送路径所造成的动态成本，同时也要考虑到使用不同车型所产生的固定成本； 步骤四：建立订单车辆配送模型；所设计的模型使用A3C算法进行训练，基于编码器解码器架构，根据输入数据的特征，配送模型的编码器使用图注意力神经网络和Transformer进行搭建，分别用于提取配送客户实例特征以及配送车型特征；解码器使用指针机制进行输出； 步骤五；在定义了状态，动作，奖励，配送模型信息后，使用深度强化学习算法完成订单车辆配送模型的参数更新，使模型能选择合适的客户节点和配送车型。

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