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龙图腾网获悉同济大学申请的专利用于港口资源配置的边界感知数据增强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：CN119784080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411943768.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权用于港口资源配置的边界感知数据增强方法是由赵卫东;高工;柳先辉;贾宁设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于港口资源配置的边界感知数据增强方法在说明书摘要公布了：本案涉及港口资源配置优化，具体涉及一种用于港口资源配置的边界感知数据增强方法，用于解决克服港口生产作业环境历史交互数据收集困难导致不能发挥出离线强化学习的性能，并增强港口设备资源配置的泛化性能。所述方法步骤包括：对历史数据中每个回合中的状态，查询其最近的邻居状态，使用插值方法生成新的回合数据，实现边界感知数据增强；将生成的新的回合数据与原历史数据进行合并，获得用于港口资源配置模型的训练数据。获得的数据能够用于港口资源配置模型的离线训练，使得模型能够实现实时动态港口全域资源配置的目的，提升港口生产力。

本发明授权用于港口资源配置的边界感知数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种用于港口资源配置的边界感知数据增强方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 对港口资源配置历史数据采集和预处理，删除含有空值和计划取消的项； 针对港口的全域设备构建统一的动作空间和状态空间，并基于集装箱调转时间最小化设置奖励； 对基于历史数据构造的每个回合中的状态，查询其最近的邻居状态，使用插值方法生成新的回合数据，为基于边界感知增强的数据，步骤包括： 使用切比雪夫距离衡量当前t对应回合中状态和最近的状态之间的切比雪夫距离； 若所述切比雪夫距离在设定的最大值和设定的最小值之间，则使的值等于，否则使的值等于设定的最大值； 基于进行均匀分布采样得到数据波动强度； 基于数据波动强度，生成新的混合数据,,： 其中：为生成的状态，为生成的动作，为生成的t+1时刻的状态，为生成的t时刻的奖励，为奖励折扣因子； 其中，所述边界感知增强的数据在与原历史数据合并后，能够对基于强化学习构建的港口资源配置模型进行训练，训练好的模型部署在港口环境中，能够对各个泊位的船舶卸船任务和装船任务进行资源配置。

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