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龙图腾网获悉浙江智港通科技有限公司申请的专利一种自适应多目标下基于改进蚁群算法的集装箱船舶配载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：CN120911863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511036207.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种自适应多目标下基于改进蚁群算法的集装箱船舶配载方法是由朱甬翔;虞梁;王泽祺;陈佳超;沈渝博;章鲍超设计研发完成，并于2025-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应多目标下基于改进蚁群算法的集装箱船舶配载方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应多目标下基于改进蚁群算法的集装箱船舶配载方法，包括以下步骤：第一步，参数初始化，构建多目标蚁群模型，依据船舶的具体参数以及集装箱的清单信息，确定蚂蚁数量、最大迭代次数，初始化信息素浓度，设置信息素挥发系数、信息素重要性系数、启发式因子系数，根据集装箱船舶配载问题的多目标特性，构造多目标权重系数向量，满足，在多目标优化层面，边权重动态融合翻箱惩罚、跨堆区移动成本与重量偏差，结合自适应权重分配策略如模糊逻辑动态调整ω₁‑ω₃，使算法能在复杂工况下灵活平衡效率与安全，通过自适应权重分配平衡多目标优先级。

本发明授权一种自适应多目标下基于改进蚁群算法的集装箱船舶配载方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应多目标下基于改进蚁群算法的集装箱船舶配载方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，参数初始化，构建多目标蚁群模型，依据船舶的具体参数以及集装箱的清单信息，确定蚂蚁数量、最大迭代次数，其中，船舶的具体参数包括船箱位数量、最大载重、各船箱位的尺寸和位置分布，集装箱的清单信息包括集装箱数量、重量、尺寸、目的地，初始化信息素浓度，设置信息素挥发系数、信息素重要性系数、启发式因子系数，根据集装箱船舶配载问题的多目标特性，构造多目标权重系数向量，满足；第二步，构造解，初始化解并选择起始节点，根据概率转移规则，并且检查约束调节，若检测到约束冲突，删除最近添加的个节点，重新选择时缩小邻域至可行子集，直到所有集装箱都被指派；检查约束条件包括：每次选择节点后，检查是否违反约束条件；若违反，调整解列表并重新选择节点，触发启发式因子修正； 第三步，信息素更新，进行信息素矩阵的局部更新和全局精英更新； 第四步，动态约束处理，计算约束因子，调整启发式因子，若节点违反约束，根据违反程度调整启发式因子，降低其被选择的概率，计算约束因子包括，在每次选择节点时，根据当前解列表和节点信息，动态计算约束因子，判断节点是否违反硬约束条件；第五步，迭代终止判定，检查终止条件：判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，输出最优解：若达到终止条件，从所有蚂蚁的解中筛选出最优解，即为最终的配载方案；若未达到，继续下一轮次迭代； 每只蚂蚁按以下概率选择路径： 信息素浓度：初始值，其动态更新规则见步骤S3； 启发式因子； 场内翻箱次数，龙门吊总移动成本，重量均衡度 动态约束因子 表示蚂蚁当前可供选择的可行节点集合，包含所有满足以下条件的节点，集装箱未被指派，船箱位未被占用，且不违反顺序规则： 表示集装箱的配载顺序号，表示前一可行节点集装箱的配载顺序号，表示集装箱的堆存区槽号，表示前一可行节点集装箱的堆存区槽号。

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