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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于改进MOPSO算法的铁路施工管理多目标均衡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：CN120851540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511345893.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于改进MOPSO算法的铁路施工管理多目标均衡优化方法是由王永祥;宋绍振;黄兴;章正新;熊晓东;陈思怡;粱伊晨;孙英杰设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进MOPSO算法的铁路施工管理多目标均衡优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进MOPSO算法的铁路施工管理多目标均衡优化方法，包括：1在满足铁路施工项目基本约束条件的前提下，构建四个目标函数优化模型，每个目标函数优化模型分别对应一个优化目标；2根据步骤1中所构建的四个目标函数优化模型，构建多目标均衡优化模型；3利用改进的多目标粒子群优化MOPSO算法对步骤2中构建的多目标均衡优化模型进行迭代求解，获得项目在工期、资源、成本、安全四个方面均衡下的最优解集。本发明方法在有效兼顾铁路施工项目的工期、资源、成本和安全四个优化目标的同时，能够显著提升MOPSO算法的收敛速度、多样性维护能力和约束处理灵活性，为铁路施工管理提供了一种高效、可靠的多目标综合决策支持工具。

本发明授权基于改进MOPSO算法的铁路施工管理多目标均衡优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进MOPSO算法的铁路施工管理多目标均衡优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、在满足铁路施工项目基本约束条件的前提下，构建四个目标函数优化模型，每个目标函数优化模型分别对应一个优化目标； 所述四个目标函数优化模型分别为项目工期最短目标函数、资源消耗最少目标函数、项目总成本最低目标函数和安全水平最高目标函数； 步骤S2、根据步骤S1中所构建的四个目标函数优化模型，构建多目标均衡优化模型，构建的多目标均衡优化模型表示为： ； 上式中，表示满足全部约束条件的可行解集； 所述多目标均衡优化模型的约束条件包括：工序的最小与最大工期限制；设备、人力、材料供给上限；项目总成本预算；安全投入区间； 步骤S3、利用改进的多目标粒子群优化MOPSO算法对步骤S2中构建的多目标均衡优化模型进行迭代求解，获得项目在工期、资源、成本、安全四个方面均衡下的最优解集； 所述改进的多目标粒子群优化MOPSO算法，计算过程如下： 步骤S31、初始化种群； 设定种群规模、最大迭代次数、存档容量、个体学习因子、社会学习因子、惯性权重下限、惯性权重上限、初始惩罚系数、惩罚增长因子；以工序的持续时间，工序的设备、人力、材料用量、、，工序的直接成本、工序的间接成本以及各工序安全投入作为决策变量，构成第个粒子的初始位置向量，在其各自对应的约束条件内随机整数编码生成初始群体，按照变量尺度随机初始化速度向量，并计算第个粒子的目标向量，若违反约束则计算总违反度并按自适应约束惩罚策略修正目标值； 步骤S32、设定总违反度与自适应约束惩罚策略； 总违反度表示为： ； 上式中，为第个约束的超限量，为归一化权重； 自适应约束惩罚策略：设定惩罚阈值，对粒子的惩罚系数有： ； 上式中，表示6个百分点； 修正后的多目标均衡优化模型为：； 步骤S33、惯性权重的分层动态调节； 为在迭代进度与种群多样性间实现平滑过渡，采用Logistic-混合型表达式： ； 上式中，为种群多样性自适应调整惯性权重；为当前迭代次数，为第代种群多样性指标，即两个粒子间的欧氏距离均值；为初始多样性指标；exp表示底数为e的指数运算；为调节参数，，，； 步骤S34、外部存档维护； 维护固定容量外部存档Archive，每次迭代将当前种群非支配解存入Archive，若，首先计算每个非支配解的拥挤度距离，按拥挤度从小到大剔除密集解以初步缩减；若仍超限，则将剩余解映射到并行坐标单元系统PCCS，PCCS将目标空间每个维度等分为若干单元，处于同一单元且目标向量距离小于阈值的非支配解被视为高度相似，按相似度聚类后在每个单元内进一步筛除冗余，优先保留单元边界与代表性端点解，以保持非支配解在整个目标空间的均匀覆盖； 步骤S35、执行速度与位置更新； 步骤S36、可行性修复与惩罚并行； 在位置更新后，立即评估总违反度，若则根据计算惩罚并尝试修复：先局部微调，降低某工序资源或延后非关键工序，若无法修复则以Archive中的相似可行解替换或回退到该粒子的历史最优位置，从而提升可行解比率并稳定搜索过程； 步骤S37、迭代终止判定与输出； 重复步骤S35-步骤S36，直到达到最大迭代次数或Archive的输出结果在连续10次迭代内的变化量小于预设阈值，则停止迭代；输出Archive中所有非支配解作为最优解集；供用户根据项目实际需求从最优解集中选择具体施工方案。

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