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龙图腾网恭喜华润数字科技有限公司申请的专利物品补货方法、装置、计算机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：CN114037366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202111148623.X，技术领域涉及：G06Q10/0875；该发明授权物品补货方法、装置、计算机设备及存储介质是由刘会建;杨华胜设计研发完成，并于2021-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本物品补货方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种物品补货方法，包括获取历史物品在不同阶段的库存数量、需求数量和订单数量，根据库存数量、需求数量和订单数量计算历史状态变量；获取奖励函数和目标约束容量，根据目标约束容量和奖励函数构建基础深度神经网络；基于历史状态变量对基础深度神经网络进行训练，在基础深度神经网络的损失函数收敛时，确定基础深度神经网络训练完成，得到目标深度神经网络；获取目标物品的当前状态变量，根据目标深度神经网络计算得到目标物品在不同补货量下的预测奖励值；选取最大值的预测奖励值对应的补货量为目标补货量。本申请还提供一种物品补货装置、计算机设备及存储介质。本申请实现了对物品补货量的精确预测。

本发明授权物品补货方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物品补货方法，其特征在于，包括下述步骤：获取历史物品在不同阶段的库存数量、需求数量和订单数量，根据所述库存数量、所述需求数量和所述订单数量计算所述历史物品的历史状态变量；获取预设的奖励函数和目标约束容量，根据所述目标约束容量和所述奖励函数构建基础深度神经网络DQN，其中，所述目标约束容量为历史物品的预设约束容量，所述目标约束容量在设定的上限约束和下限约束的范围内，所述上限约束为历史物品的最大货架容量，所述下限约束为历史物品对应供应商提供的起订量；基于所述历史状态变量对所述基础深度神经网络进行训练，在所述基础深度神经网络的损失函数收敛时，确定所述基础深度神经网络训练完成，得到目标深度神经网络；获取目标物品的当前状态变量，将所述当前状态变量输入至所述目标深度神经网络中，根据所述目标深度神经网络计算得到所述目标物品在不同补货量下的预测奖励值，其中，所述当前状态变量为目标物品在当前阶段的状态变量，通过获取目标物品在当前阶段期初的库存数量、目标物品在当前阶段对应上一阶段的需求数量以及目标物品在当前阶段期将要接受到的订单数量，并根据目标物品在当前阶段期初的库存数量、目标物品在当前阶段对应上一阶段的需求数量以及目标物品在当前阶段期将要接受到的订单数量，计算目标物品的当前状态变量；选取最大值的所述预测奖励值对应的补货量为所述目标物品的目标补货量；所述获取预设的奖励函数的步骤包括：获取所述历史物品的最小陈列量、缺货率指标、陈列相对距离以及陈列占比系数；根据所述最小陈列量、所述缺货率指标、所述陈列相对距离、所述陈列占比系数以及所述库存数量，计算得到所述奖励函数；所述获取所述历史物品的最小陈列量的步骤包括：计算所述历史物品中相邻两组物品的摆放量差值；在所述摆放量差值小于等于预设摆放阈值时，确定所述摆放量差值对应的子摆放量为所述最小陈列量。

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