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龙图腾网获悉香港中文大学(深圳)申请的专利一种物流中转场小件分拣机联合分拣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：CN119990710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510467523.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种物流中转场小件分拣机联合分拣优化方法是由黄川;张崴;田源明设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物流中转场小件分拣机联合分拣优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种物流中转场小件分拣机联合分拣优化方法，包括：将分拣方式分为串行分拣和并行分拣两种，针对串行分拣和并行分拣分别构建分拣策略；根据分拣班次内包裹量，从串行分拣和并行分拣中选择一种分拣策略来进行包裹分拣；在选择的分拣策略下，为物流分拣调度问题构建马尔科夫决策过程模型，并基于多智能体近端策略优化算法进行求解。本发明利用数字孪生技术实现对实际系统的高精度仿真与实时反馈，并结合多智能体强化学习中MAPPO算法在MDP框架下的联合调度与自适应优化，有效提升了系统对复杂动态变化的响应能力，显著改善了物流分拣系统的整体效能。

本发明授权一种物流中转场小件分拣机联合分拣优化方法在权利要求书中公布了：1.一种物流中转场小件分拣机联合分拣优化方法，其特征在于：包括以下步骤： 将分拣方式分为串行分拣和并行分拣两种，针对串行分拣和并行分拣分别构建分拣策略；每一种分拣策略下的分拣设备均包括大型自动化交叉带分拣机，小型自动化交叉带分拣机以及人工分拣柜； 所述串行分拣的分拣策略包括： （一）、预分拣阶段： 该阶段大型交叉带分拣机中进行，利用聚类算法对包裹进行初步归类，使得目的地接近的包裹归为一个混分包裹集合，定义该阶段的参数： 状态变量，表示预分拣阶段的状态，包括包裹到达率、聚类结果、自动化交叉带分拣机的队列长度； 决策变量，表示预分拣阶段针对包裹流向的初步聚类和任务分配决策； 预分拣吞吐量函数，反应当前聚类后包裹数量和设备实际处理能力之间的关系； 二、精细分拣阶段： 预分拣后的混分包裹进入由小型自动化交叉带分拣机与人工分拣柜组合构成的精细分拣阶段，该阶段需要进一步细分和校验，并考虑人工分拣带来的额外成本；定义该阶段的参数： 状态变量，表示精细分拣阶段的状态，包括误分包裹数、超圈情况、人工分拣柜的负载信息； 决策变量，表示在精细分拣阶段的任务分配与调度决策，决定多少包裹进入人工二次确认以及排序策略； 精细分拣有效吞吐量函数： 其中，表示分拣柜的最大处理能力；表示基于当前调度决策有效处理的包裹数；为转换系数； 人工分拣成本函数，取人工分拣需要分摊的劳动量与单位劳动成本的乘积，加上固定得到的总和； 三、串行系统的总体目标函数： 串行分拣系统的优化目标定义为在给定时间周期内最大化累计效用，其目标函数为： 其中，为折扣因子，为人工成本的权衡系数，约束条件确保精细分拣阶段处理的包裹不能超过预分拣阶段所输出的包裹数量； 所述并行分拣的分拣策略包括： 在并行分拣策略中，所有分拣设备均部署为独立的分拣单元，并通过预处理分流系统实现实时动态任务分配，同时设置并行的精细分拣模块以处理误分和超圈包裹，考虑人工分拣成本，包括： 一、自动化分拣阶段： 预处理分流系统将到达中转场的包裹依照实时流量和设备格口比例进行均衡分配；记大型自动化设备与小型自动化设备的格口分别为与，定义分配比例: 定义如下参数： 状态变量表示自动化设备的实时状态，包括设备负载、任务队列、实时处理速率； 决策变量表示基于实时状态的动态任务分流决策，确保按照上述比例均衡分配； 自动化分拣吞吐量函数：； 其中，和分别为大型与小型自动化分拣机的处理能力； 二、精细分拣阶段：针对产生误分、超圈包裹，通过人工分拣柜对残留错误包裹进行校正，定义如下参数： 状态变量表示精细分拣部分的状态，包括误分包裹数及人工工作量； 决策变量表示针对人工分拣柜的调度决策，即精细分拣阶段的调度决策，决定待处理误差包裹的流入量与人工分拣操作方式； 精细分拣吞吐量函数： 其中，表示分拣柜的最大处理能力；表示基于当前调度决策可有效处理的包裹数；为转换系数； 三、并行系统的总体目标函数： 综合自动化分拣阶段与精细分拣阶段，并引入人工分拣成本惩罚，将系统的整体目标函数写为： 其中，为人工成本的惩罚系数，约束条件确保精细校正阶段处理的包裹数不能超过自动化阶段产生的误差包裹数； 根据分拣班次内包裹量，从串行分拣和并行分拣中选择一种分拣策略来进行包裹分拣； 在选择的分拣策略下，为物流分拣调度问题构建马尔科夫决策过程模型，并基于多智能体近端策略优化算法进行求解。

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