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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种考虑人工和无人混合作业的自动化码头冷危货物堆场布局仿真方法与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：CN120409065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510913142.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种考虑人工和无人混合作业的自动化码头冷危货物堆场布局仿真方法与系统是由王文渊;李佳恒;徐星璐;彭云设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑人工和无人混合作业的自动化码头冷危货物堆场布局仿真方法与系统在说明书摘要公布了：一种考虑人工和无人混合作业的自动化码头冷危货物堆场布局仿真方法与系统，属于自动化码头冷危货物堆场布局领域。首先，采集数据生成整体布局集合A；其次，从A中任意选择一种整体布局得到第一阶段优化模型，并利用遗传算法求解；然后，构建第二阶段物理模型，记为仿真模型集合；最后，对不同的仿真模型进行评价和比选，得到最优布局与规模组合。自动化码头冷危货物堆场布局仿真系统包括数据采集模块、布局模式生成模块、规模优化模块、仿真模型构建模块、综合评价模块及判断模块。本发明通过两阶段优化与仿真实现布局与规模协同优化，能够提升港口运营效率、资源利用率及安全性，同时降低能耗与碳排放，为港口设计提供科学决策支持。

本发明授权一种考虑人工和无人混合作业的自动化码头冷危货物堆场布局仿真方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑人工和无人混合作业的自动化码头冷危货物堆场布局仿真方法，其特征在于，所述自动化码头冷危货物堆场布局仿真方法包括以下步骤： 第一步，采集待建自动化码头堆场特征数据和待建自动化码头设施设备的参数， 第二步，生成整体布局集合；基于第一步得到的待建自动化码头堆场特征数据和待建自动化码头设施设备的参数，生成n种整体布局，构成整体布局集合A； 第三步，构建与求解第一阶段优化模型；从第二步生成的整体布局集合A中任意选择一种整体布局Si，构建第一阶段数学模型，得到自动化码头冷危货物堆场设施设备规模的优化模型，并利用遗传算法求解第一阶段的优化模型； 第四步，构建第二阶段物理模型，即自动化码头冷危货物堆场仿真模型，记为仿真模型集合B={M1,M2,M3…Mi…Mn}，其中i∈1......n； 第五步，评价各个仿真模型；先构建自动化港区冷危货物堆场布局评价指标体系，根据评价指标体系选出所需的港口运营数据，并利用熵权法和TOPSIS法进行处理，分别得到各个仿真模型的综合得分；注意第i个仿真模型即为第i个评价对象； 步骤5.1，构建自动化港区冷危货物堆场布局评价指标体系；评价体系通过六个维度的评价指标构成，所述评价指标包括自动化水平、成本投入、资源利用、运营效率、人机交互安全性和绿色节能；评价指标分为效益型指标和成本型指标，处理成本投入部分的指标视为成本型指标，其余指标均认为是效益型指标； 步骤5.2，计算综合碰撞时间T；评价指标体系中综合碰撞时间T为人机交互安全评价指标，单独计算得到，具体的： 参数设定如下：水平运输设备或者场桥识别到前方路径上存在技术工人时，水平运输设备或者场桥的位置在设备运动轨迹上的投影坐标为：，技术工人的位置二维坐标xp,yp在设备运动轨迹上的投影坐标为：；水平运输设备或者场桥的行驶速度为v，其为矢量，并以这个速度方向为正方向；技术工人的行驶速度为vr，设施设备的最大加速度为a车道宽度取为L；在设备识别到人的时候，人和设备的相对距离表示为；综合碰撞时间T，计算方法如下： （19）， （20）， （21）， （22）， （23）， （24）， （25）， （26）， （27）， 其中，系数μ是一个转化系数，目的是将人机交互的两种状态统一起来；描述人和设备的相对位置；描述的是的两种临界状态时，设备与人的距离；y描述的是，在人横穿道路的时间里车辆减速运动的距离； 综合碰撞时间T的含义为：此时同一直线上时=1，实际上采用TTC变形后的公式描述人机交互的相对安全性；当即人和设备同向，若0即人处于车辆前方，且人车距离小于车辆的刹车距离，则认为存在潜在危险；当时，即人和设备相向而行或者反向而行，如果相向而行，存在危险；如果反向而行，保持安全； 当时，即彼此的运行方向垂直时=0，实际上采用PET变形后的公式描述人机交互的相对安全性：当时，认为危险；当或时，认为十分安全； 则所示综合碰撞时间T的取值为：时认为人机交互处于安全状态，且T的数值越大表示越安全；，则认为人机交互存在潜在的危险； 步骤5.3，根据评价指标体系选出所需的港口运营数据，随后对所需的运营数据和步骤5.2中得到的综合碰撞时间T进行无量纲处理，具体过程如下： （10）， 其中，Xmax是评价体系的第j项指标的最大值；Xmin是评价体系的第j项指标的最小值；xij是预处理后数据；Xij是评价体系中的原始数值； 步骤5.4，计算所需的运营数据和步骤5.2得到的综合碰撞时间T的信息熵和权重： ， 其中，为第j项指标的信息熵，为第j项指标的权重；为第i个仿真模型Mi，即第i个评价对象的第j项指标的出现的概率；n表示n个评价对象，即B集合中的所有仿真模型{M1,M2,M3…Mi…Mn}；m表示有m个评价指标； 步骤5.5计算正理想解和负理想解；其中代表各指标的最优值组合；代表各指标的最劣值组合： （14）， （15）， }（16）， （17）， 其中，表示第1个指标的正理想解值；表示第n个指标的正理想解值；表示第1个指标的负理想解值；表示第n个指标的负理想解值；表示j个指标；J1表示效益型指标集合；表示对效益型指标，取该指标在所有方案中的最大值；表示对效益型指标，取该指标在所有方案中的最小值；表示成本型指标集合；表示对成本型指标，取该指标在所有方案中的最小值；表示对成本型指标，取该指标在所有方案中的最大值； 步骤5.6，利用表示第i个仿真模型Mi对正理想解的距离；，表示第i个仿真模型Mi到负理想解的距离，计算第i个评价对象与正负理想解的相对贴近度，公式如下： （18）；第六步，判断最优布局；根据第五步得到的对不同的仿真模型进行评价和比选，其中0≤δi≤1，根据数值大小进行排序，数值越大表明越接近最优水平。

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