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龙图腾网恭喜东北大学申请的专利基于时间敏感需求在线学习的平台物流运输路径规划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：CN115081989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210793570.5，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权基于时间敏感需求在线学习的平台物流运输路径规划方法是由蒋松辰;黄敏;张宇鑫;徐洪亮;刘鹏霖设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间敏感需求在线学习的平台物流运输路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于时间敏感需求在线学习的平台物流运输路径规划方法，涉及物流技术领域。该方法考虑了时间敏感需求中履约时间和需求量均值的关系、平台运作过程中产生的在线数据，能够基于在线数据实现客户时间敏感需求的在线学习，并进一步利用学习得到的时间敏感需求函数进行平台物流运输路径规划。相较于传统的运输路径规划方法，能够有效地刻画客户需求量与履约时间的关系，使得对客户需求的刻画更加精准，更有利于设计使得平台收益最大的运输路径规划方案，以及避免由于履约时间改变导致的运输路径规划方案失准；该方法与传统的运输路径规划方法相比可以不断适应变化的客户时间敏感需求，适用范围更广。

本发明授权基于时间敏感需求在线学习的平台物流运输路径规划方法在权利要求书中公布了：1.基于时间敏感需求在线学习的平台物流运输路径规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：针对当前待运输商品，对其历史销售数据进行统计获得该商品的需求量均值和平均履约时间，参考所述需求量均值和平均履约时间估计出若干可能的时间敏感需求函数构成在线学习所需的潜在时间敏感需求函数集合Φf；步骤2：确定平台所有物流资源组成的潜在网络的信息及参数；步骤3：从集合Φf中随机选择一个函数作为初始的平台认定的客户实际时间敏感需求函数；步骤4：基于平台所有物流资源组成的潜在网络的信息及参数、平台认定的客户实际时间敏感需求函数，以最大化平台收益为目标，以中转节点的选择和承担运输任务的物流企业的选择为决策变量，建立平台物流运输路径规划模型；步骤5：求解平台物流运输路径规划模型，得到运输路径规划方案Sp；步骤6：平台应用Sp，获得在线的客户真实时间敏感需求数据均值；步骤7：计算集合Φf中所有函数在Sp下对应的客户时间敏感需求均值及其各自与所述真实时间敏感需求数据均值之间的偏差，找到集合Φf中偏差值最小的函数；步骤8：若最小偏差值在允许的误差范围内，则输出当前的运输路径规划方案；否则，判断最小偏差值是否大于预设的最大允许偏差范围：若是，则以运输路径规划方案Sp对应的运输时间、真实时间敏感需求数据均值为参考，估计新的时间敏感需求函数并将其加入到集合Φf后转至步骤9；若否，则执行步骤9；步骤9：将Φf中偏差值最小的函数更新为平台认定的客户实际时间敏感函数，并按照步骤4至步骤8的方法，重复执行步骤4至步骤8直到最小偏差值在允许的误差范围内时输出当前的运输路径规划方案。

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