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龙图腾网获悉山东华越智能科技有限公司申请的专利基于多目标优化算法的码头作业资源动态分配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：CN120355146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510420053.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于多目标优化算法的码头作业资源动态分配方法是由曲光辉;张政;刘德毅;陆金鑫;刘慧艳设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标优化算法的码头作业资源动态分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多目标优化算法的码头作业资源动态分配方法，包括如下步骤：S1、采集码头作业数据，对采集的数据进行预处理；S2、构建Dreamer强化学习模型，通过Dreamer的强化学习模型的世界模型预测码头作业状态；S3、利用水循环算法优化世界模型的预测过程；S4、训练强化学习模块智能体，学习码头作业资源分配策略；S5、利用水循环算法优化强化学习模块智能体的训练过程；S6、计算码头作业资源分配偏差，码头作业资源分配方案；S7、采用增量学习更新Dreamer强化学习模型参数，调整码头作业资源分配方案。本发明融合Dreamer强化学习模型和水循环算法，实现码头作业资源的动态优化分配，具备响应快、适应强、多目标协调能力强的优点。

本发明授权基于多目标优化算法的码头作业资源动态分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标优化算法的码头作业资源动态分配方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集码头作业数据，对采集的数据进行预处理，生成标准化数据集； S2、构建Dreamer强化学习模型，基于标准化数据集训练Dreamer的强化学习模型的世界模型，通过世界模型预测码头作业状态； 所述Dreamer强化学习模型包括世界模型和强化学习模块，所述世界模型包括状态编码器层、状态转移层、重建解码器层、奖励预测器层和终止预测器层，所述强化学习模块包括策略网络和价值网络，所述世界模型基于码头作业数据预测码头作业状态、奖励信息和任务终止信息，所述策略网络用于在世界模型中优化资源分配方案，所述价值网络用于评估不同资源分配方案的优劣； S3、利用水循环算法优化世界模型的预测过程，设定水滴代表不同的训练参数组合，计算世界模型的预测误差，基于水滴流向最优解的机制调整世界模型的参数，生成优化后的预测数据； S4、基于预测数据，设定强化学习模块智能体的状态空间、动作空间和奖励函数，训练强化学习模块智能体，学习码头作业资源分配策略，并生成资源分配方案； S5、利用水循环算法优化强化学习模块智能体的训练过程，设定水滴代表不同的强化学习模块参数组合，计算资源分配方案的适应度，并基于水滴流动过程调整强化学习模块参数，优化码头作业资源分配方案； S6、采集实时码头作业数据，计算码头作业资源分配偏差，若资源分配偏差超过设定阈值，则基于水循环算法的蒸发-降水机制调整码头作业资源分配方案； S7、基于历史码头作业数据优化Dreamer强化学习模型，采用增量学习更新Dreamer强化学习模型参数，调整码头作业资源分配方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东华越智能科技有限公司，其通讯地址为：264003 山东省烟台市高新区蓝海路2号蓝色智谷10号楼7楼704室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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