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龙图腾网恭喜福州鸿辉信息科技有限公司申请的专利一种仓库配货分柜方法、系统、设备及存储介质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：CN119850097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510323950.6，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种仓库配货分柜方法、系统、设备及存储介质是由肖宝明设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种仓库配货分柜方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种仓库配货分柜方法、系统、设备及存储介质，包括以下步骤：采集仓库储存的货物数据并将货物数据进行预处理后构建为货物数据集；构建库存消耗预测模型，将货物数据集输入库存消耗预测模型进行训练，得到训练完成的库存消耗预测模型，通过训练完成的库存消耗预测模型预测仓库货物的库存消耗量；构建仓库配货优先级模型，基于每个仓库预测得到的货物的库存消耗量计算各仓库的配货优先级，并根据配货优先级顺序对每个仓库进行配货；构建仓库装柜模型，货物配货至对应仓库时，通过仓库装柜模型计算货物的装柜优先级，并按照装柜优先级存放货物。

本发明授权一种仓库配货分柜方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种仓库配货分柜方法，其特征在于，包括以下步骤：采集仓库储存的货物数据并将货物数据进行预处理后构建为货物数据集；构建库存消耗预测模型，将货物数据集输入库存消耗预测模型进行训练，得到训练完成的库存消耗预测模型，通过训练完成的库存消耗预测模型预测仓库货物的库存消耗量；构建仓库配货优先级模型，基于每个仓库预测得到的货物的库存消耗量计算各仓库的配货优先级，并根据配货优先级顺序对每个仓库进行配货；构建仓库装柜模型，货物配货至对应仓库时，通过仓库装柜模型计算货物的装柜优先级，并按照装柜优先级存放货物；所述库存消耗预测模型基于长短时记忆模型以及极端梯度提升模型构建；分别将货物数据集输入长短时记忆模型以及极端梯度提升模型进行训练，将两个模型的输出结果进行加权求和后得到预测值，每次训练完成后通过下述损失函数计算损失： ；其中：表示库存不足代价；表示库存过剩代价；表示预测值；表示实际值；表示指示函数；再通过贝叶斯网络对预测值进行后验分布建模，得到预测结果的不确定性；当损失及预测结果的不确定性达到预设阈值后，得到训练完成的库存消耗预测模型，并通过训练完成的库存消耗预测模型进行仓库货物的库存消耗量预测；所述仓库配货优先级模型包括市场优先级模型、仓库优先级模型以及运输优先级模型；根据运输优先级、市场优先级、仓库优先级的顺序为每个仓库进行配货；所述市场优先级模型具体如下式所示： ；其中：表示仓库的市场优先级；表示仓库中货物的市场需求；表示季节性调整因子；表示仓库中货物的竞争强度；表示仓库当前库存水平；表示仓库未来库存增长率；表示市场风险指标；、、、、表示市场优先级模型权重系数；所述仓库优先级模型具体如下式所示： ；其中：表示仓库优先级；表示仓库的货物安全系数；表示仓库的利用率；表示仓库的运输成本；表示仓库的周转率；表示仓库的风险系数；、、、、表示仓库优先级模型权重系数；所述运输优先级模型以最小化运输成本以及仓储成本构建目标函数，具体如下式所示： ；其中：表示从地点至仓库的运输成本；表示从地点至仓库的货物运输数量；表示仓库的货物数量；表示仓库中每单位货物的仓储成本；同时设置如下约束条件： ； ； ；其中：表示仓库的货物需求量；表示地点的供货量；表示仓库的最大存储数量；表示仓库的使用状况；通过线性规划或整数规划求解器对目标函数进行求解后，根据求解结果得到每个仓库的运输优先级；所述仓库装柜模型具体如下式所示： ； ；其中：表示当前货物的装柜优先级；表示当前货物与货柜的重量体积比偏差；表示当前货物重量；表示当前货物体积；表示货柜的最大承载重量；表示货柜的最大容积；表示所有货物中的最大重量；表示所有货物中的最大体积；根据计算得到的货物装柜优先级对所有货物进行装柜。

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