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龙图腾网获悉四川虹锐电工有限责任公司申请的专利多目标约束下的纸箱尺寸自动生成方法及包装决策系统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：CN121030963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511535691.X，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权多目标约束下的纸箱尺寸自动生成方法及包装决策系统是由曾海兰;王登朝;张耐久;王盼宁;邢义斌;欧阳季弘;李治江设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本多目标约束下的纸箱尺寸自动生成方法及包装决策系统在说明书摘要公布了：本发明公开了多目标约束下的纸箱尺寸自动生成方法及包装决策系统，方法包括：获取待包装商品属性信息与多个优化目标；建立多目标优化模型；采用基于帕累托排序的进化算法求解模型，得到帕累托最优解集，对解集进行多级决策处理，基于用户偏好作初级决策，自动识别异常品并启动附加验证流程，构建数字孪生模型并进行虚拟仿真测试来智能决策最终方案，根据用户偏好权重，选出最终推荐方案，系统包括相应功能模块，本发明解决了传统包装设计依赖人工经验、效率低下且难以在多冲突目标间求得全局最优解的技术难题，尤其实现对高风险商品包装的自动化、高可靠性验证，实现包装设计的自动化、智能化，并可借助历史数据自学习，提升决策质量。

本发明授权多目标约束下的纸箱尺寸自动生成方法及包装决策系统在权利要求书中公布了：1.一种多目标约束下的纸箱尺寸自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取待包装商品的属性信息、包装材料属性信息以及多个预设的优化目标，所述优化目标包括材料成本、空间利用率、运输稳定性中的至少两个； S2，基于所述属性信息和所述优化目标，建立以纸箱内尺寸长、宽、高为决策变量的多目标优化模型； 其中，所述多目标优化模型包括： 目标函数集，所述目标函数集包括以下至少两个函数： 用于评估材料成本的第一目标函数，其基于纸箱表面积计算； 用于评估包装紧凑度的第二目标函数，其定义为商品总体积与纸箱内部容积的比值； 用于评估抗倾覆能力的第三目标函数，其基于纸箱的长宽高比例计算得出； 约束条件集，所述约束条件集包括以下至少一种： 尺寸约束，纸箱内部尺寸长、宽、高均需大于商品对应方向的最大外廓尺寸加上预设的缓冲间隙； 强度约束，根据所述包装材料属性信息，利用McKee公式计算出的纸箱抗压强度需大于根据堆码层数计算出的堆码载荷； 比例约束，纸箱长、宽、高的比值需处于预设的合理范围内； S3，采用多目标优化算法对所述多目标优化模型进行求解，所述多目标优化算法为基于帕累托排序的进化算法，包括非支配排序遗传算法NSGA-II、基于分解的多目标进化算法MOEAD或强度帕累托进化算法SPEA2中的一种，最后得到一组帕累托最优解集，其中每个解对应一个候选纸箱尺寸方案； S4，对所述帕累托最优解集进行多级决策处理，生成推荐的纸箱尺寸方案并输出，包括以下步骤； S41，初级决策，获取用户对各个优化目标的偏好权重；基于所述偏好权重，使用加权和方法或逼近理想解排序法TOPSIS对所述帕累托最优解集中的候选方案进行综合评价排序，选择综合评价得分最高的候选方案作为初级推荐方案； S42，异常品判定，根据所述待包装商品的属性信息，判断其是否为易碎品、异形品或高价值品中的至少一种； S43，终级决策，若商品被判定为异常品，则启动附加验证流程；否则，将所述初级推荐方案直接作为最终方案输出； S5，将最终方案对应的纸箱尺寸信息，即步骤S1中获取的、用于决策的原始信息存储至历史包装方案数据库，通过持续积累，该数据库形成一个决策知识库，记录在各种不同输入条件下，系统或人工所做出的决策； S6，基于所述历史包装方案数据库中的数据，训练用于预测纸箱尺寸的机器学习模型，并将所述模型用于后续纸箱尺寸生成的初始化或优化过程。

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