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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利卸车流程方案生成方法、装置、存储介质和电子设备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：CN114429243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111636364.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权卸车流程方案生成方法、装置、存储介质和电子设备是由李飞;解鑫;袁晓敏;刘建林;许铭;刘颖;徐进设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本卸车流程方案生成方法、装置、存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种卸车流程方案生成方法、装置、存储介质和电子设备，涉及计算机技术领域，具体涉及深度学习和智能调度等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取列车信息和流程串信息，将列车信息和流程串信息输入至预设的卸车流程问题数学模型，并基于分支定界方法和预先训练的可行解预测模型对卸车流程问题数学模型进行求解，获得卸车流程问题数学模型的最优解，根据最优解，确定最优卸车流程方案。本申请可以提高对卸车流程问题数学模型的求解效率，进而提高了获得最优的卸车流程方案的效率，提升了港口的卸货能力。

本发明授权卸车流程方案生成方法、装置、存储介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种卸车流程方案生成方法，包括： 获取列车信息和流程串信息；其中，流程串由多个流程环节组成，所述多个流程环节包括港口将货物从列车搬卸到港口堆场的流程环节，所述流程串信息包括所述多个流程环节的相关信息； 将所述列车信息和所述流程串信息输入至预设的卸车流程问题数学模型，并基于分支定界方法和预先训练的可行解预测模型对所述卸车流程问题数学模型进行求解，获得所述卸车流程问题数学模型的最优解；所述卸车流程问题数学模型为根据港口卸货的实际需求预先构建好的数学模型，所述可行解预测模型为条件生成模型，所述可行解预测模型基于极大似然估计法训练，所述可行解预测模型用于辅助所述分支定界方法对所述卸车流程问题数学模型进行求解； 根据所述最优解，确定最优卸车流程方案； 其中，所述基于分支定界方法和预先训练的可行解预测模型对所述卸车流程问题数学模型进行求解，获得所述卸车流程问题数学模型的最优解，包括： 基于所述分支定界法、所述列车信息和所述流程串信息，对所述卸车流程问题数学模型中的待分支问题进行分枝处理，得到所述待分支问题的多个子问题和所述多个子问题各自对应的第一可行解；其中，在所述分支定界法中，每个子问题均有对应的上界和下界，所述待分支问题的定界处理基于所述多个子问题各自的上界和下界实现； 将所述多个子问题分别输入至所述可行解预测模型，所述可行解预测模型对每个所述子问题的可行解进行预测，得到所述多个子问题各自对应的第二可行解；其中，所述第一可行解用于确定对应子问题的下界，所述第二可行解用于确定对应子问题的上界； 根据所述多个子问题各自对应的第一可行解和所述多个子问题各自对应的第二可行解，对所述多个子问题进行剪枝处理，获得所述卸车流程问题数学模型的最优解。

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