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申请/专利权人：张家港保税区长江国际港务有限公司

摘要：本发明涉及物流数字化仓储管理系统领域，尤其涉及物流数字化仓储管理系统及方法。内容包括：获取并预处理仓库内外部的数据，使用增强型前馈神经网络对预处理后的数据进行分析，输出最佳存放位置参数；基于最佳存放位置参数，通过自适应位置优化算法计算得到最佳存放位置；基于最佳存放位置，计算候选路径；通过使用优化的强化学习算法对候选路径进行选择，得到最优路径。本发明解决了传统的数据处理和分析方法处理能力不足，难以有效分析仓储数据；现有仓储管理系统中，物品存放位置的选择缺乏科学性和合理性、物品存取路径不够优化；以及现有路径优化算法在考虑路径长度、耗时、能耗和拥堵程度时，缺乏有效的平衡机制的技术问题。

主权项：1.物流数字化仓储管理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取并预处理仓库内外部的数据，使用增强型前馈神经网络对预处理后的数据进行分析，输出最佳存放位置参数；所述增强型前馈神经网络包括输入层、三个隐藏层和输出层；具体实现方式如下：增强型前馈神经网络的输入层接收预处理后的数据，将预处理后的数据输入到隐藏层进行计算分析；第一层隐藏层的具体公式为： ，其中，表示第一层隐藏层的输出；表示激活函数；表示第一层隐藏层的权重矩阵；表示第一层隐藏层的偏置向量；表示输入层数据的方差；用于防止除零错误；第二层隐藏层的具体公式为： ，其中，表示第二层隐藏层的输出；表示对数函数；表示余弦函数；表示第二层隐藏层的权重矩阵；表示第二层隐藏层的偏置向量；第三层隐藏层的具体公式为： ，其中，表示第三层隐藏层的输出；表示第三层隐藏层的权重矩阵；表示第二层隐藏层输出的绝对值；表示第二层隐藏层输出的平方；表示第三层隐藏层的偏置向量；输出层接收来自第三层隐藏层的输出，输出最佳位置存放参数；输出层的具体公式为： ，其中，表示输出层的输出；表示自然对数的底；表示输出层的权重矩阵；表示正弦函数；表示输出层的偏置向量；S2.基于最佳存放位置参数，通过自适应位置优化算法计算得到最佳存放位置；具体公式为： ，其中，表示最佳存放位置；表示找到最小的目标位置；表示第个目标位置，，表示目标位置的个数，；表示物品种类，，表示物品种类的个数；表示第种物品重量；表示第种物品存取频率；表示第种物品到目标位置的距离；表示兼容性调整系数；表示第种物品与目标位置的兼容性；表示堆叠限制调整系数；表示第种物品在目标位置的堆叠限制；表示第种物品价值；表示价值调整系数；表示环境因素；表示环境因素调整系数；S3.基于最佳存放位置，计算候选路径；通过使用优化的强化学习算法对候选路径进行选择，得到最优路径；优化的强化学习算法的实现过程如下：设计改进的奖励值，具体计算公式为： ，其中，表示改进的奖励值；表示负号；表示路径长度；表示路径耗时；表示路径能耗；表示路径拥堵程度；基于改进的奖励值设计优化的强化学习算法；通过使用优化的强化学习算法对候选路径进行选择；优化的强化学习算法的具体公式为： ，其中，表示在状态下采取动作的价值函数；表示学习率；表示折扣因子；表示在下一状态下所有可能动作中的最大值。

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