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龙图腾网获悉福建三钢闽光股份有限公司;福建省三钢(集团)有限责任公司申请的专利基于自适应离散粒子群算法的物流园车辆取货调度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：CN116205550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310221846.7，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于自适应离散粒子群算法的物流园车辆取货调度方法是由黎立璋;陈伯瑜;张庆东;王义惠;郭逸;徐哲壮;徐弘杰;王金龙设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应离散粒子群算法的物流园车辆取货调度方法在说明书摘要公布了：基于自适应离散粒子群算法的物流园车辆取货调度方法。具体步骤如下：分析物流园车辆相关的作业数据，基于每个车辆入园时间与出园时间及车辆对应的目标取货货物，对目标货物进行K‑means聚类；对堆场分配部分进行编码；对取货货物部分进行编码；设置全局搜索确定初始种群；设置局部搜索确定初始种群；设置随机搜索确定初始种群；设置算法最大迭代次数为iter；初始化强化学习中的状态集与动作集，利用贪心策略选择动作，根据当前时刻种群染色体的state与适应度值计算reward。本发明有益效果为：可以显著减少车辆在提货过程中的等待时间，提高物流吞吐量，间接缩短堆场最大作业时间以满足物流园堆场工作效率需求。

本发明授权基于自适应离散粒子群算法的物流园车辆取货调度方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应离散粒子群算法的物流园车辆取货调度方法，其特征在于：具体步骤如下： S1，分析物流园车辆相关的作业数据，基于每个车辆入园时间与出园时间及车辆对应的目标取货货物，对目标货物进行K-means聚类，具体为：根据堆场混堆规则，分析车辆历史在堆场内的停留时间，给出车辆在各个堆场的取货时长分布Ti； S2，对堆场分配部分进行编码，具体为：设置堆场分配部分染色体长度为所有车辆取货货物的货物种类之和，每个基因位用整数表示，依次按照车辆和车辆的取货物种进行排列，每个整数表示车辆的当前取货货物所分配的满足要求的堆场编号； S3，对取货货物部分进行编码，具体为：设置取货货物部分染色体长度为所有车辆取货货物的货物种类之和，每一个基因直接用车辆号进行编码，车辆号出现的顺序表示该车辆取货货物的先后顺序； S4，设置全局搜索确定初始种群，具体为：设置一个长度等于堆场数的数组，每个数组上的值对应相应堆场上的工作时间，随机在取货车辆集合中选择一车辆i，从当前车辆i的第一个取货货物开始，将当前满足目标取货货物的堆场的取货时间加上数组中对应的时间，从中选择最短的时间作为当前目标堆场，并将数组更新，以此类推，直至所有车辆取货完毕； S5，设置局部搜索确定初始种群，具体为：设置一个长度等于堆场数的数组，每个数组上的值对应相应堆场上的工作时间，随机在取货车辆集合中选择一车辆i，从当前车辆i的第一个取货货物开始，将当前满足目标取货货物的堆场的取货时间加上数组中对应的时间，从中选择最短的时间作为当前目标堆场，当车辆i选择完毕时，将数组重新置0，选择下一车辆，直至所有车辆取货完毕； S6，设置随机搜索确定初始种群，具体为：从取货车辆集合中随机选择一车辆i，对该车辆i目标取货货物顺序进行随机排序，并对排序后的目标货物，在满足该货物要求的堆场集合中随机选择堆场，以此类推，直至所有车辆取货完毕； S7，设置算法最大迭代次数为iter； S8，初始化强化学习中的状态集与动作集，利用贪心策略选择动作，根据当前时刻种群染色体的state与适应度值计算reward； S9，Sarsa算法对Q表格进行更新，判断当前的Sarsa的更新次数是否大于转换次数，若大于，则开始QLearning算法对Q表格进行更新，并且使用贪心策略选择动作； S10，在每一次迭代，时刻判断当前种群的质量，根据训练好的Q表格，利用染色体此时的种群状态对离散粒子群参数ω进行自适应更新，选择对当前种群染色体最有利的ω； S11，设置[0,1]之间的随机数，利用随机数的大小与ω相比，采用取货货物变异与堆场选择变异的方式； S12，选择POX染色体交叉方式，分别对堆场部分染色体与取货货物染色体进行交叉； S13，选择两点交叉方式，分别对堆场部分染色体与取货货物染色体进行交叉； S14，进行染色体更新操作，评价并计算当前种群中各粒子的适应度值，通过比较更新个体位置最优Pi，和全局最优位置Pg； S15，判断迭代次数是否满足条件，若满足则停止迭代，输出全局最优位置Pg，并以此作为最优调度结果。

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