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龍圖騰網(wǎng)恭喜交通運輸部水運科學研究所申請的專利一種基于大數(shù)據(jù)的航運中心區(qū)域協(xié)調(diào)優(yōu)化方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119578847B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510138666.1，技術(shù)領域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)的航運中心區(qū)域協(xié)調(diào)優(yōu)化方法及系統(tǒng)是由杜利楠;張桐;邢虎松;周洋帆;郭兆陽設計研發(fā)完成，并于2025-02-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于大數(shù)據(jù)的航運中心區(qū)域協(xié)調(diào)優(yōu)化方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的航運中心區(qū)域協(xié)調(diào)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：將全天工作時長劃分為多個決策時段，建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型，在約束條件下，通過迭代模型以最大化港口資源利用率，獲得各決策時段的資源分配策略，獲得連鎖反應鏈，并識別物流瓶頸并添加排隊規(guī)劃，將船舶、泊場、堆場和裝卸設備視為不同智能體，利用多智能體協(xié)同算法對排隊規(guī)劃進行動態(tài)調(diào)整，獲得最終的協(xié)同調(diào)度方法，設置獎勵函數(shù)并運用強化學習對狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型進行更新，實現(xiàn)對調(diào)度方法的持續(xù)優(yōu)化。該方法通過多智能體協(xié)同算法和強化學習技術(shù)實現(xiàn)港口資源的高效利用，提高港口運營效率，降低物流成本，并增強港口對不確定性的適應能力，同時具有較好的可解釋性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)的航運中心區(qū)域協(xié)調(diào)優(yōu)化方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)的航運中心區(qū)域協(xié)調(diào)優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：根據(jù)船舶流量波動特征將全天工作時長劃分為多個決策時段；建立基于時間序列的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型，在約束條件下，以最大化港口資源利用率對狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型進行迭代，獲得各所述決策時段的資源分配策略；預測所述資源分配策略中的風險發(fā)生概率，獲得連鎖反應鏈；以低任務量運輸?shù)礁呷蝿樟窟\輸?shù)捻樞驅(qū)λ鲞B鎖反應鏈進行模擬，根據(jù)模擬結(jié)果中的物流瓶頸對所述資源分配策略添加排隊規(guī)劃；將船舶、泊位、堆場和裝卸設備作為不同智能體，通過多智能體協(xié)同算法，對所述排隊規(guī)劃進行動態(tài)調(diào)整，獲得最終協(xié)同調(diào)度方法；設置獎勵函數(shù)，通過強化學習對所述狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型進行更新，實現(xiàn)對所述最終協(xié)同調(diào)度方法進行持續(xù)優(yōu)化。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人交通運輸部水運科學研究所，其通訊地址為：100088 北京市海淀區(qū)西土城路8號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。