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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种智能化供应链库存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：CN121616208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610140655.1，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种智能化供应链库存优化方法及系统是由李卓群;周威;邵岩祠;徐静设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化供应链库存优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能化供应链库存优化方法及系统，方法包括：根据上游节点到下游节点的在途量更新当前节点的实际库存量；根据更新后的当前节点的实际库存量，按照当前节点收到下游节点的实际需求量进行比例分配；采用长短期记忆神经网络预测当前节点收到下游节点的实际需求量和上游节点向当前节点的供货量；基于预测结果判断供需变化相位，采取供需加速态势统一映射策略和上游供应约束，改进多智能体，增加环境感知层生成动态安全库存策略，执行最终的订货决策。本发明通过上下游预测驱动，生成供需加速态势统一映射策略并改进多智能体，增加环境感知层，动态生成安全库存策略来匹配需求波动和供给能力变化，克服了传统安全库存策略的缺点。

本发明授权一种智能化供应链库存优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能化供应链库存优化方法，其特征在于：方法包括以下步骤： 步骤S1，采集企业库存系统信息周期内当前节点的实际库存量和订货提前期，当前节点收到下游节点的实际需求量、当前节点欠下游节点的缺货量、上游节点到当前节点的在途量以及上游节点向当前节点的供货量； 步骤S2，根据上游节点到当前节点的在途量更新当前节点的实际库存量； 步骤S3，根据更新后的当前节点的实际库存量，按照当前节点收到下游节点的实际需求量进行比例分配； 步骤S4，采用长短期记忆神经网络预测当前节点收到下游节点的实际需求量和上游节点向当前节点的供货量； 步骤S5，基于预测结果判断供需变化相位，采取供需加速态势统一映射策略和上游供应约束； 其中，根据需求与供应在相邻周期内的变化量，分别计算需求变化节奏相位和供应变化节奏相位，并得到供需变化节奏相位差； 所述供需加速态势统一映射策略表示，公式如下： ； 其中，表示在第t个周期时当前节点j的供需加速态势统一映射策略，表示在第𝑡个周期时当前节点𝑗的供需变化节奏相位差，用于刻画需求与供给在时间维度上变化快慢的关系； 步骤S6，结合供需加速态势统一映射策略和上游供应约束，改进多智能体，增加环境感知层生成动态安全库存策略，执行最终的订货决策；具体步骤为： 步骤S61，为当前节点集合J中的每个节点部署一个智能体，每个智能体将自身节点的预测需求即预测在第t+1个周期时当前节点j收到下游节点k的预测需求量共享至当前节点集合J的所有节点中，形成共享预测信息； 步骤S62，获取第t个周期时多智能体的输入状态； 步骤S63，设置多智能体的隐藏层，并依据供需加速态势统一映射策略增加环境感知层，公式如下： ； ； 其中，表示第t个周期时多智能体的隐藏层；表示激活函数，；表示多智能体隐藏层神经网络的权重；表示第t个周期时多智能体的输入状态；表示多智能体隐藏层神经网络的偏置项，表示多智能体的环境感知层，多智能体隐藏层神经网络的权重和偏置项是将前第t-1个周期的历史需求作为输入，将回溯计算得到的最优安全库存系数作为监督信号，通过迭代100次的方式，使多智能体隐藏层神经网络的权重和偏置项沿梯度方向自动更新； 步骤S64，获取第t个周期时多智能体的输出状态； 步骤S65，通过多智能体的输出状态得到当前节点j的安全库存量； 步骤S66，在订货决策前基于当前周期内的实际供应量对目标库存量进一步修正，根据当前节点j的安全库存量重新计算当前节点j的目标库存量； 步骤S67，根据当前节点j的目标库存量计算当前节点j向上游节点i的订货量； 步骤S68，由于上游节点i向当前节点j的供货量受制于上游节点i的供应能力限制，需要对当前节点j向上游节点i的订货量进行最终修正。

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