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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于分解框架的多梯级多线船闸调度方案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：CN116070827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211283319.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于分解框架的多梯级多线船闸调度方案优化方法是由季彬设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分解框架的多梯级多线船闸调度方案优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于分解框架的多梯级多线船闸调度方案优化方法，具体包括如下步骤：步骤S1、获取船舶信息及船闸的属性信息以及目标函数权重信息；步骤S2、根据所述船舶信息及船闸的属性信息确定用于描述闸次的分配信息的解结构；生成初始解X0，令最优解X*＝X0，并计算最优解X*的初始的目标函数值ObX*；步骤S3、根据步骤S2得到的最优解X*、初始的目标函数值ObX*。本发明将多梯级多线船闸调度问题分解为三个子问题，其中采用自适应大规模邻域搜索算法求解闸次分配问题，对搜索过程中所得解决方案，采用多重排序最佳排船算法解决其闸室排挡子问题，采用Bellman‑Ford算法快速得到其的目标函数值。

本发明授权一种基于分解框架的多梯级多线船闸调度方案优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分解框架的多梯级多线船闸调度方案优化方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 步骤S1、获取船舶信息及船闸的属性信息以及目标函数权重信息k1、k2、k3，所述船舶信息包括船舶尺寸、船舶过闸路线、船舶到达其始发船闸的时间、船舶在船闸间航行时间，所述船闸的属性信息包括船闸尺寸、一次服务运行时间、倒闸时间，k1+k2+k3＝1； 步骤S2、根据步骤S1中得到的船舶过闸路线将船舶分为若干个船舶阶段，并给每个船舶阶段都分配一个单独的闸次，将各个闸次分配到可行的闸室中，在分配过程中计算并平衡各个闸室被分配到的闸次数量，由此得到一个包含了船舶-闸次分配信息的解结构X的初始解X0，并令当前最优解X*＝X0；并计算最优解X*的初始的目标函数值ObX*；解结构采用如下公式表示： Ω为所有船舶的阶段集合，船舶的阶段由船舶过闸路线确定，船舶每过一次闸为一个船舶的阶段，每个ΩmQn包含一个闸次所需服务的船舶的阶段，m代表闸室，Qn代表分配给该闸室的闸次； 步骤S3、根据步骤S2得到的最优解X*、初始的目标函数值ObX*、采用基于禁忌表的自适应大规模邻域搜索算法对最优的调度方案进行搜索； 自适应大规模邻域搜索算法包括两个破坏算子和三个修复算子，两个破坏算子为最差移除算子、随机移除算子，三个修复算子为深度贪婪插入算子、k阶遗憾插入算子、随机排序贪婪插入算子； 所述步骤S3具体又包括如下步骤： 步骤S31、初始化外层最大迭代次数Ψ、内层退火最大迭代次数ψ，初始化模拟退火温度T0、每个破坏算子和修复算子的权重得分以及使用次数并计算每个破坏算子和修复算子对应的被选择概率 其中表示对应的算子hi的权重，表示算子hi的得分； S32、生成一个随机数确定需要移除的船舶阶段数，其中最小为3，最大为当前解X中不在禁忌表内的所有船舶阶段数； S33、根据被选择概率phi，采用轮盘赌的方式从两个破坏算子中选择一个用于移除个当前解X中不存在于禁忌表内的船舶阶段，得到一个不完整的解X-； S34、采用轮盘赌的方式从三个修复算子中选择一个将移除的船舶阶段重新插入到X-中，以创建一个新的解X’； S35、采用多重排序最佳排船算法检查X’是否满足闸室排挡约束，如满足，记录X’中各船舶在各闸室的停泊位置，否则X’的目标函数值将被设为无穷大； S36、分别更新S33和S34中使用的破坏算子和移除算子的被使用次数 S37、采用模拟退火接收新解的规则来决定是否接受X’以及是否更新最优解X*； S38、若S37中接受X’，更新S33和S34中使用的破坏算子和移除算子的得分以及模拟退火温度T； S39、被删除的船舶阶段将以50％的概率被添加到禁忌表中，并在未来的ξ代被禁止删除，ξ为禁忌周期； S310、内层循环次数达到ψ后，根据式更新每个算子的权重，其中∈＝[0,1]为随机生成的反应因子； S311、判断是否达到终止条件，即外层循环次数是否等于Ψ，如果是，则输出最优解，即最优的调度方案；否则，返回S22开启新的内层循环；所述调度方案包括船舶-闸次-闸室的分配信息、船舶在闸室中的停泊位置、每个闸次的开始时间。

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