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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利深度Q-网络和知识联合驱动的港口船舶减排调度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：CN120146476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510212317.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权深度Q-网络和知识联合驱动的港口船舶减排调度优化方法是由张新宇;郭文强;李元奎;姜玲玲设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度Q-网络和知识联合驱动的港口船舶减排调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度Q‑网络和知识联合驱动的港口船舶减排调度优化方法，涉及港口船舶交通组织领域。包括以下步骤：以一个进港周期内所有计划进港船舶为研究对象，以船舶进港总油耗最少和进港总时间最短为目标，建立船舶减排调度优化模型；设计深度Q网络和知识联合驱动的协同元启发式算法对船舶减排调度优化模型进行求解，获得优化后的船舶减排调度方案。本发明通过同时优化船舶进出港的总时间和进港燃油消耗，实现港口船舶调度的最优方案。

本发明授权深度Q-网络和知识联合驱动的港口船舶减排调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种深度Q-网络和知识联合驱动的港口水域船舶减排调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：以一个进港周期内所有计划进港船舶为研究对象，以船舶进港总油耗最少和进港总时间最短为目标，建立船舶减排调度优化模型； S2：基于深度Q网络和知识联合驱动的协同元启发式算法对船舶减排调度优化模型进行求解，从而获得优化后的船舶减排调度方案，包括： S2.1：基于逐点插入原则生成初始减排调度方案，所述初始减排方案包括调度方案中进港总时间最小的船舶序列和船舶航行于每个进港阶段的航速； S2.2：船舶减排调度优化问题分解为确定船舶进入港口的调度顺序以及为船舶选择每个阶段的航行速度两个子问题，基于构建的由深度Q-网络驱动的邻域搜索机制NS1和NS2生成两个子问题的邻域解；NS1通过调整船舶的航行速度降低船舶进港总油耗值，而NS2通过调整船舶的进港顺序降低的进港总时间； S2.3：基于船舶设计航速与燃油消耗之间的关系，抽象出通过减少船舶航行速度来同时减少进港总时间和船舶进港总油耗的知识，优化邻域解；所述通过减少船舶航行速度来同时减少进港总时间和船舶进港总油耗的知识包括： 定理1： 假设船舶Bk-1和Bk之间仅有一个相邻船舶并且船舶Bk和Bk+1之间仅有一个相邻船舶如果阶段索引u满足aubi.e.a＜b-1，则时间Tk+1,u，l随着航行时间的增加而减少， 定理2： 假设船舶Bk-1和Bk之间仅有一个相邻船舶并且船舶Bk和Bk+1之间仅有一个相邻船舶如果阶段索引u满足a＜ub，则的最大增量Δ满足： 其中，和表示在同一航段上相邻的两艘船舶，若和之间没有空闲时间，则称为相邻，记作：其中，a,b，u是不同进港航行阶段的索引，a,b，u∈I，I表示进港阶段的集合。

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