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龙图腾网获悉湖南迈格生物医药有限责任公司申请的专利一种基于强化学习的医药供应链调度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：CN121617585B 。

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：202610113516.X，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权一种基于强化学习的医药供应链调度方法及系统是由杨捷;苏克;焦爱军;湛扩;王雪霞设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的医药供应链调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及供应链管理技术领域，具体为一种基于强化学习的医药供应链调度方法及系统，包括以下步骤：获取车厢内外温差及导热系数计算热量渗透速率及热力安全时限，规划路径并基于拥堵指数修正速度得到预计通行时长，比较时限与截止时间生成动作掩码向量，将环境参数输入神经网络输出评分，利用动作掩码修正并经Softmax函数生成调度指令。本发明中，通过精确推导热力安全时限，利用热力安全时限与交付截止时间作为双重约束构建动作掩码剔除无效节点，将多维参数输入神经网络并在掩码约束下生成概率分布，确保车辆调度指令遵循温控安全阈值，有效避免药品热失效风险并提升冷链物流配送精准度。

本发明授权一种基于强化学习的医药供应链调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的医药供应链调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取车厢内部温度数值、外部环境温度数值及导热系数数值，将所述外部环境温度数值减去所述车厢内部温度数值并乘所述导热系数数值得到热量渗透速率数值，将最高临界温度数值减去所述车厢内部温度数值并除以所述热量渗透速率数值得到热力安全时限数值； S2：基于位置坐标识别候选配送节点并规划最短行驶路径，获取所述最短行驶路径的里程数值、拥堵指数数值及行驶速度数值，将里程数值除以经所述拥堵指数数值修正后的所述行驶速度数值得到预计通行时长数值； S3：获取所述候选配送节点的交付截止时间数值，将系统时间数值加所述预计通行时长数值得到预计到达时间数值，比较所述预计通行时长数值与所述热力安全时限数值、所述预计到达时间数值与所述交付截止时间数值以标记节点可达状态，生成动作掩码向量； S4：将所述车厢内部温度数值、所述外部环境温度数值及位置坐标输入深度神经网络输出原始评分数值，将所述动作掩码向量中零值对应的所述原始评分数值替换为负无穷大数值，经Softmax函数得到动作选择概率分布，基于所述动作选择概率分布生成车辆调度指令； 所述候选配送节点的识别、路径规划及通行时长的计算过程包括： S21：以车辆当前的位置坐标为中心，在预设的服务半径范围内检索未完成交付任务的订单位置，生成所述候选配送节点； S22：构建从当前位置坐标至多个所述候选配送节点的拓扑网络，利用路径搜索算法规划所述最短行驶路径，并提取所述路径的里程数值； S23：获取所述路径路段实时的所述拥堵指数数值与道路设计的所述行驶速度数值，利用所述拥堵指数数值对所述行驶速度数值进行衰减修正得到实际速度，并将里程数值除以所述实际速度，生成所述预计通行时长数值； 所述预计通行时长数值的计算中，修正后的所述行驶速度数值的计算过程包括： 引入交通阻抗函数，利用所述拥堵指数数值对道路设计的所述行驶速度数值进行非线性衰减计算，生成修正后的实际行驶速度，即： ； 其中，代表修正后的实际行驶速度，代表道路设计的所述行驶速度数值，代表所述拥堵指数数值，代表路况敏感度系数，代表非线性指数因子。

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湖南迈格生物医药有限责任公司，其通讯地址为：410100 湖南省长沙市中国(湖南)自由贸易试验区长沙片区长沙经开区区块人民东路二段166号海凭医疗器械产业园3#栋306；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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