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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种露天铁矿车流规划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：CN119761567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411815290.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种露天铁矿车流规划调度优化方法是由张迪;钱晓龙;陶略设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种露天铁矿车流规划调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种露天铁矿车流规划调度优化方法，涉及露天铁矿生产作业技术领域。首先根据选矿工艺部门给出的日计划配矿生产比例预估调度卡车用量，建立以总运输成本最小、矿石运输量最大、岩石运输量最小、总闲置时间最小为目标的多目标优化模型；提出带有自适应权重策略、拥挤度排序策略、局部搜索机制和约束处理机制的改进MOPSO算法，求解车流规划调度模型；根据优化结果修正日计划实际产量及品位，为调度作业决策提供参考依据。本发明能有效处理露天铁矿车流规划调度问题中多个目标和复杂约束，提高求解效率和调度质量；有助于调度人员在实际执行前评估调度方案可行性和效果，在满足生产产量和品味要求的前提下提高生产效率并节约生产成本。

本发明授权一种露天铁矿车流规划调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种露天铁矿车流规划调度优化方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：根据选矿工艺部门给出日计划中每个矿石装载区的参考卡车配置比例，确定日计划调度卡车用量；在满足生产计划对产量、品味要求的前提下，最大限度减少卡车用量，以节约成本；具体包括： 步骤1.1：计算单辆卡车在电铲矿石装载区的每日最大可装卸矿石次数，如下式： ； ； 其中，是电铲矿石装载区，是电铲岩石装载区；日计划包含两个班次，白班和夜班，每个班次的作业时间为；为卡车在电铲矿石装载区一次装卸周期的平均用时，为卡车从矿石装载点到矿石破碎站的最佳距离，为卡车重载时的平均速度，为卡车空载时的平均速度，为卡车装载的平均用时，为卡车卸载的平均用时；为调控系数，根据卡车实际日计划暂停或检修时间进行调整；为卡车的检修时间； 步骤1.2：根据日计划参考卡车配置比例，计算每个电铲矿石装载区的日计划用车数，向上取整，公式如下： 其中，若要求电铲和卡车的配比为1:2或1:3，则需要满足，且，为电铲装载区所产矿量的参考卡车装卸矿石次数； 步骤1.3：计算单辆卡车在电铲岩石装载区的每日最大可装卸矿石次数，公式如下： ； ； 其中，为卡车在电铲岩石装载区一次装卸周期的平均用时，为卡车从岩石装载点到岩石破碎站的最佳距离； 步骤1.4：计算每个电铲岩石装载区的日计划用车数；由于选矿工艺部门只给出矿石需求计划配比，岩石需求量按年计划进行均匀分配，每日有细微的调整，由生产调度室给定，故只需满足生产调度室给定目标即可，公式如下： ； 其中，若要求电铲和卡车的配比在1:2或1:3，则需要满足，且；为岩石卸载点一个班次内的最小生产需求，为卡车的装载量； 步骤1.5：计算日计划调配卡车数目： ； 步骤2：建立针对露天铁矿的多目标车流规划调度模型的目标函数；建立的模型以总运输成本最小、矿石产量最大、总闲置时间最小为目标函数； 步骤3：设置针对露天铁矿的多目标车流规划调度模型的约束条件，包括矿石破碎站的矿石品位约束、矿石破碎站产量计划约束、电铲装载点生产能力约束、车流连续性约束、剩余油量约束及卡车运输次数约束； 步骤4：根据步骤1所计算的卡车用量和给定的当日电铲装载区数目，结合步骤2、步骤3的目标函数及约束条件，应用多目标智能优化算法求解模型，得到帕累托最优解集； 所述多目标智能优化算法，采用改进的多目标粒子群优化算法来求解露天铁矿车流规划调度的多目标优化问题；该算法在标准多目标粒子群优化算法的基础上引入多项改进，以提高其在处理复杂约束和多目标优化问题时的性能；具体步骤如下： 步骤4.1：粒子编码与初始化； 每个粒子表示一个可行的调度方案，编码为一个多维向量，其中，n为决策变量的数量；初始化时，在满足约束条件的情况下随机生成粒子位置； 步骤4.2：基于步骤2中建立的目标函数，定义多目标适应度函数：，其中表示卡车总运输成本最小化目标，表示矿石产量最大化目标，表示卡车总闲置时间最小化目标； 步骤4.3：引入自适应权重策略，粒子的速度和位置更新公式如下： ； 其中，为第i个粒子在第d维在t+1时刻的速度；为第i个粒子在第d维在t时刻的速度；为个体学习因子，它决定了粒子向个体历史最优位置移动的趋势强度；为社会学习因子，它决定了粒子向群体历史最优位置移动的趋势强度；、为之间的随机数，在每次迭代中重新生成，用于增加搜索的随机性；为第i个粒子在第d维的个体历史最优位置即个体最优解；为群体在第d维的历史最优位置即全局最优解，为第i个粒子在第d维在t时刻的当前位置，为第i个粒子在第d维在t+1时刻的当前位置；为自适应惯性权重，通过以下公式动态调整： ； 其中，和分别为惯性权重的最大值和最小值，t为当前迭代次数，为最大迭代次数； 步骤4.4：非支配解集的维护； 采用快速非支配排序算法对粒子进行排序，并使用拥挤度距离来维护非支配解集的多样性；拥挤度距离计算公式如下： ； 其中，为第i个解的拥挤度距离，M为目标函数数量，和分别为第m个目标函数在排序后相邻解的函数值，和分别为第m个目标函数的最大值和最小值； 步骤4.5：局部搜索机制； 在每次迭代后，利用模拟退火策略对非支配解集中的部分解进行局部搜索；局部搜索时为便于算法跳出局部最优解，允许按照一定概率，即接收概率，接受较差的解，接受概率的计算公式为： ； 其中，为新解与当前解的目标函数差值，T为当前温度，随迭代次数逐渐降低； 步骤4.6：约束处理机制； 使用改进的约束支配法则来处理约束，定义约束违反度： ； 其中，为不等式约束，；为等式约束，；在比较两个解时，首先比较它们的约束违反度，约束违反度小的解优于约束违反度大的解； 步骤4.7：算法终止条件； 算法迭代直到满足以下任一条件：达到预设的最大迭代次数、连续N次迭代非支配解集不发生变化； 步骤5：根据步骤4求解得到的帕累托最优解集，选择一个最优解作为最终的调度方案，基于所选方案提供的卡车调度运行结果，修正日计划实际产量及品位供调度作业参考决策。

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