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龙图腾网获悉中国铁路广州局集团有限公司;西南交通大学申请的专利多周期空箱调运方法及系统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：CN118037153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202410114197.5，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权多周期空箱调运方法及系统是由钱力;鲍立群;吴文胜;陈历泉;张小强;张佳琛;徐如君;刘孝华;魏成功;杜洪源;黄靖;谢郡明;赵灵均;黎建东;彭智勇;陈亮;胡忠权;晏军;黄刚;陈德吉;邓高照;罗程鹏;刘鸣亚设计研发完成，并于2024-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本多周期空箱调运方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多周期空箱调运系统及方法。为解决运输系统更加有效地使用集装箱，降低运输成本和存储成本问题，本发明针对空箱调运所具备的动态性以及实时的特点，构建基于李雅普诺夫优化的铁路集装箱货运站间空箱协同调运优化模型，并运用李雅普诺夫优化方法进行模型简化，将全局优化问题转化为多个单一时段问题，所获得的计划周期内各时段集装箱货运站间空箱调运方案，在实际运营中铁路集装箱货运站间空箱调运中，可以应对各种突发变化因素，避免空箱调运不及时或空箱调运路径绕远迂回，充分降低调运成本。

本发明授权多周期空箱调运方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多周期空箱调运系统，其特征在于，该系统包括： 数据采集模块，所述数据采集模块被配置为：根据铁路集装箱货运站信息构建运输网络数据；根据各铁路集装箱货运站运输计划和信息生成货运数据； 模型构建模块，所述模型构建模块被配置为：根据数据采集模块构建的运输网络数据和生成的货运数据，构建基于李雅普诺夫优化的铁路集装箱货运站间空箱协同调运优化模型； 模型求解模块，所述模型求解模块被配置为：使用李雅普诺夫优化方法将全局优化问题转化为单一时段问题；对基于李雅普诺夫优化的铁路集装箱货运站间空箱协同调运优化模型进行求解； 调运方案生成模块，所述调运方案生成模块被配置为：根据模型求解模块得到的求解结果，生成调运方案； 该系统还包括发送模块； 所述发送模块被配置为：将所述调运方案，发送至各铁路集装箱货运站； 所述数据采集模块，还用于从各铁路集装箱货运站接收用于构建空箱协同调运优化模型的运输网络数据和生成的货运数据；并且，在一个时段结束时，根据实际调运计划执行情况，所述多周期空箱调运系统接收各铁路集装箱货运站所发送的更新的运输网络数据和生成的货运数据，根据该更新的运输网络数据和生成的货运数据，以及模型求解模块，所述调运方案生成模块重新生成新的调运计划，并发送至各铁路集装箱货运站； 所述模型构建模块，具体被配置为： 以一计划周期为决策总时段，在空箱需求和初始空箱供应已知的情况下，对各时段空箱调运的流向、数量做出决策； 以计划周期内空箱调运总费用最小为优化目标，构建基于李雅普诺夫优化的铁路集装箱货运站间空箱协同调运优化模型，该协同调运优化模型具体表示为： xijt≥0,yit≥0,int 其中，T表示计划周期，即决策总时段，t∈{1,2,…,T}；N表示运输网络中的集装箱货运站集合，i,j∈N,N＝{1,2,…,n}；Z表示空箱调运总费用；表示货运站i、j间单位空箱调运费用；Cs表示单位空箱单位时段存储费用；xijt表示t时段从i站运往j站的空箱数；yit表示t时段末、t+1时段初货运站i的空箱保有量；ait表示t时段到达i站的重箱数；bit表示t时段从i站发出的重箱数，即t时段货运站i的空箱需求数；表示货运站i的发送作业能力；表示货运站i的到达作业能力；表示货运站i的最大空箱存储量；int表示xijt、yit为整数； 所述模型求解模块，至少执行如下步骤： a、计算相邻两个时段内的Lyapunov函数的改变量，即： t时段内的Lyapunov漂移： t时段内的Lyapunov加罚漂移： 其中，表示t时段内的Lyapunov函数； b、将全局优化问题转化为单一时段问题： 其中，为原模型在时间平均下的最优值；常数 Zt表示需优化的原目标，即罚函数；V为非负权重。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国铁路广州局集团有限公司;西南交通大学，其通讯地址为：510080 广东省广州市越秀区中山一路151号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。