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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于人工智能的供应链物流效率协同优化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：CN120851760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511017720.3，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权基于人工智能的供应链物流效率协同优化方法及系统是由孙鹏;刘长石;石彪;王天羿;谭博文设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的供应链物流效率协同优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及供应链优化领域，尤其涉及一种基于人工智能的供应链物流效率协同优化方法及系统。该方法包括以下步骤：获取实时供应链物流数据流，进行节点耦合密度分析及自适应分层映射，构建多层物流协作网络；对多层物流协作网络进行路径节点负载响应反推，并进行非线性扭曲评估，从而得到响应曲线非线性扭曲程度；根据响应曲线非线性扭曲程度进行敏感性量化评估，并进行节点间拓扑关联重构，构建供应链物流拓扑优化网络。根据实时供应链物流数据流进行未来负载需求预演，并进行调用运转路径演化分析，生成调用运转路径演化数据。本发明优化了供应链物流资源的配置，提高了供应链物流整体运作效率及响应能力。

本发明授权基于人工智能的供应链物流效率协同优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的供应链物流效率协同优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取实时供应链物流数据流，进行节点耦合密度分析及自适应分层映射，构建多层物流协作网络； 步骤S2：对多层物流协作网络进行路径节点负载响应反推，并进行非线性扭曲评估，从而得到响应曲线非线性扭曲程度； 步骤S3：根据响应曲线非线性扭曲程度进行敏感性量化评估，并进行节点间拓扑关联重构，构建供应链物流拓扑优化网络； 步骤S4：根据实时供应链物流数据流进行未来负载需求预演，并进行调用运转路径演化分析，生成调用运转路径演化数据； 步骤S5：基于供应链物流拓扑优化网络进行调用路径冲突识别，再进行潜在物流风险链路预测，得到综合风险预测结果； 步骤S6：基于综合风险预测结果进行局部物流资源调度分配及全局性前置协同处理，构建智能物流协同优化引擎； 其中，步骤S1具体步骤为： 获取实时供应链物流数据流；根据实时供应链物流数据流识别多个物流节点； 对所述多个物流节点进行节点类型分析，并生成对应节点标签，以得到类型标签映射节点； 计算每一个所述类型标签映射节点的物流库存量、到货时间戳，堆码密度，以得到多维度节点特征张量； 根据实时供应链物流数据流计算节点周转频率及运输单元热力轨迹； 根据所述节点周转频率及运输单元热力轨迹进行多路径物流交互频率分布挖掘，生成路径间物流交互频率分布特征； 基于路径间物流交互频率分布特征进行节点耦合密度分析，以得到节点耦合关系密度； 基于节点耦合关系密度对多维节点特征张量进行自适应分层映射，构建多层物流协作网络。

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