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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种跨系统业务数据融合的船舶分段物流调度方法和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：CN119151423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411256133.5，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权一种跨系统业务数据融合的船舶分段物流调度方法和系统是由王涛;陈可洲;李睿濠;陈翀;程良伦设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨系统业务数据融合的船舶分段物流调度方法和系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种跨系统业务数据融合的船舶分段物流调度方法和系统，属于船舶分段物流调度的技术领域。本发明获取堆场状态信息；根据所述堆场状态信息，获取路径选择信息；根据所述路径选择信息，得到堆场状态预测序列的目标函数；根据所述堆场状态预测序列的目标函数，得到船舶存放位置预测信息；根据所述船舶存放位置预测信息，完成船舶分段物流调度。本发明能够实现大规模堆场布局优化模型的有效训练，在保护船厂数据的同时实现堆场布局优化。

本发明授权一种跨系统业务数据融合的船舶分段物流调度方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种跨系统业务数据融合的船舶分段物流调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取堆场状态信息； 根据所述堆场状态信息，获取路径选择信息，包括： 获取新船舶起始位置； 获取新船舶当前位置； 获取新船舶候选目标位置； 根据所述新船舶起始位置、所述新船舶当前位置和所述新船舶候选目标位置，计算得到路径损耗信息； 根据所述路径损耗信息，使用WNGO算法计算得到存储位置序列，包括： 将鲸鱼优化算法和邻域梯度优化算法进行融合设计，得到WNGO算法； 根据所述路径损耗信息和所述WNGO算法，得到堆场的状态转移滞后性和可预测性优化信息； 根据所述堆场的状态转移滞后性和可预测性优化信息，得到存储位置序列； 根据所述存储位置序列和所述堆场状态信息，得到路径选择信息； 根据所述路径选择信息，得到堆场状态预测序列的目标函数，包括： 其中，Rt为t时刻堆场状态的存储位置选择奖励，W＝[ω1,ω2,…,ωN]为堆场预测状态的权重；MaxFRt,W为堆场状态预测序列的目标函数； 为新船块进入堆场的路径损耗、为下一次重排任务中运输出堆场的所有重排船块的平均路径损耗、为清空堆场的平均路径损耗； 为新船块进入堆场的挪移次数、为堆场内所有重排船块的平均挪移次数，为清空堆场的平均挪移次数； 根据所述堆场状态预测序列的目标函数，得到船舶存放位置预测信息； 根据所述船舶存放位置预测信息，完成船舶分段物流调度。

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