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龙图腾网获悉中交疏浚技术装备国家工程研究中心有限公司申请的专利一种考虑交通拥堵的土石方运输多目标优化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：CN120106711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510591775.9，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权一种考虑交通拥堵的土石方运输多目标优化方法是由郝宇驰;严晓威;洪国军;汪双杰;郁纪成;曾嘉辰;王锐;高大有;白鹤;陆正;郭兵设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑交通拥堵的土石方运输多目标优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及土石方运输方法及系统领域，提供一种考虑交通拥堵的土石方运输多目标优化方法，包括：步骤1：构建考虑距离、工期、环境为优化目标的目标函数，得到考虑交通拥堵的土石方运输多目标优化模型；步骤2：确定模型约束条件，所述约束条件包括土石方开挖需求、堆存场容量限制、自卸汽车数量约束、自卸汽车循环约束、道路运输强度限制、路段流量计算、路段运输时间计算、路径运输时间计算、决策变量约束；步骤3：基于帕累托的多目标优化智能算法，对考虑交通拥堵的土石方运输多目标优化模型进行求解，得到土石方多目标优化运输方案。

本发明授权一种考虑交通拥堵的土石方运输多目标优化方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑交通拥堵的土石方运输多目标优化方法，其特征在于，所述土石方运输多目标优化方法包括： 步骤1：构建考虑距离、工期、环境为优化目标的目标函数，得到考虑交通拥堵的土石方运输多目标优化模型；定义所有的开挖场构成一个集合I,任一个开挖场i∈I；所有的堆存场构成一个集合J，任一个堆存场j∈J；所有的中间节点构成一个集合M，任一个中间节点m∈M；开挖场i每天的开挖量为Oi；堆存场j每天的剩余容量为Pj；开挖场到堆存场所有存在且可行的路径集合为L，其中任一个路径l∈L，其中路径包括从开挖场发出到达堆存场并返回开挖场；当开挖场i和堆存场j间存在路径时，用Li,j表示以开挖场i为起点，以堆存场j为终点的路径集合，其中路径包括从开挖场发出到达堆存场并返回开挖场；R为路段集合，Rl表示路径l经过的路段；开挖场i拥有的自卸汽车数量为Hi；在时段t时路径l上自卸汽车的流量为xlt，xlt为决策变量； 最小化总运距F1为： 最小化总运输时间F2为： 最小化环境影响F3为： 其中，EEl为路径l的总运输距离；Kf是燃料的碳排放系数；FC0是空载且以最优速度行驶时的燃料消耗率；表示在时段t自卸汽车经过路径l的平均速度，vopt是燃料效率最高的速度；k1是负载影响系数，k2是行驶速度影响系数；Timlt表示自卸汽车经过路径l所需的运输时间；T表示运输时段的集合； 步骤2：确定模型约束条件，所述约束条件包括土石方开挖需求、堆存场容量限制、自卸汽车数量约束、自卸汽车循环约束、道路运输强度限制、路段流量计算、路段运输时间计算、路径运输时间计算、决策变量约束； 步骤3：基于帕累托的多目标优化智能算法，对考虑交通拥堵的土石方运输多目标优化模型进行求解，得到土石方多目标优化运输方案； 具体过程为： 步骤31，初始化种群：基于帕累托的多目标优化智能算法开始时随机产生一个解数量为N的初始解集P0，每个解为包含L×T个元素的一维向量，代表一个土石方运输方案； 步骤32，目标函数计算：首先，基于式9-式11，计算路段流量、路段运输时间和路径运输时间；其次，基于式1-式3计算该解对应的最小化总运距F1、最小化总运输时间F2以及最小化环境影响F3；最后，基于式4-式8计算该解违反约束的程度，将所有违反约束的值求和，作为该解的约束违反值； 步骤33，快速非支配排序：遍历当前解集P中的所有解，根据步骤32中所求得的目标函数值和约束违反值，基于帕累托支配关系判断解之间的支配关系，确定任意解Xn的两个参数mn和Sn，其中mn代表Sn中的除了当前解的其他所有解的数量，Sn为被解Xn所支配的解的集合，通过快速非支配排序算法对所有解进行分级排序； 步骤34，确定拥挤度距离：取某一解相邻的两个解在每个目标上的距离差之和来求取拥挤度距离，估计该解周围的解的密度； 步骤35，生成更新解集Q：首先，每次从当前解集P中随机选择两个解X1和X1′进行比较，并根据帕累托支配关系选择更优的解，并重复一次该操作，得到两个通过比较得出的较优且不同的当前解和随后，对所选中的两个当前解和进行参数重组和随机扰动操作，得到更新的两个解X3′和X4′，并将其置入更新解集Q中；步骤35重复N2次，确保得到的更新解集Q中解的数量仍为N； 步骤36，利用精英策略保留优质解：将当前解集P与更新解集Q全部并入到大集合Rt中，并将Rt按快速非支配排序规则进行排序分级，并计算拥挤度距离，从Rt中挑选出非支配等级小于预设等级的解或拥挤度距离大于预设阈值的解，作为新一轮解集； 步骤37，进化终止条件判断：重复步骤32-步骤36，直到达到最大迭代次数或找到满足精度要求的解决方案。

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