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龙图腾网获悉中兵智能创新研究院有限公司申请的专利一种基于备选集的高铁货运列车的开行优化方法和装置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：CN120524676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510622409.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于备选集的高铁货运列车的开行优化方法和装置是由李世琦;彭彬森;任哲平;唐炜琳;纪超;潘宇浩;张军;陶润泽;徐天舒;郭倩;陈星瀚;郝会兵;任世民;钟明轩;段乐毅;姚兴宇;王斌;王文焯;李欣芮设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于备选集的高铁货运列车的开行优化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于备选集的高铁货运列车的开行优化方法和装置，方法包括：建立高铁货运列车的开行优化非线性模型；应用列车备选集对所述非线性模型进行线性化处理，得到线性模型；对所述线性模型进行多目标处理及适应值设置，得到相应的解，所述解即为优化得到的结果。本发明以高铁货运列车开行成本及货物总运输时间最小为目标，考虑货流需求满足、列车载运能力、车站作业能力、区间通过能力、列车开行条件、开行区间与停站等约束，设计货运列车的开行方案优化模型，协同优化列车种类、开行区段、开行频率、停站方案与需求分配。同时应用列车备选集的思想进行非线性项的线性化处理，降低模型复杂性及求解难度。

本发明授权一种基于备选集的高铁货运列车的开行优化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于备选集的高铁货运列车的开行优化方法，其特征在于，所述方法包括： S1.建立高铁货运列车的开行优化非线性模型，包括： S11.构建物理网络、需求网络、列车网络和服务网络，其中，物理网络为第一层，包括车站和连接车站的区间线路；需求网络是第二层，包括各节点间货流网络需求量；列车网络是第三层，用于向所述需求网络提供具有不同开行模式的列车线路规划；服务网络是第四层，随着所述线路计划的安排，为需求提供服务网络； 设置假设条件，其中，线路方面：假定所求解的高铁路网为一条已知的单向线路，高铁列车运行方向、线路上车站总数、各车站在方向上的先后顺序、各车站之间的运行距离已知； 车站方面：假设高铁快运列车经停的车站均具有与高铁快运需求相匹配的作业能力和条件； 列车方面：假定列车全程运行速度为固定值提前给出，列车区间纯运行时分由区间长度及列车固定速度决定，另外高铁列车的停站时间及附加起停时间根据列车种类差异分别取固定值计算； 需求方面：假设线路上各车站起点和终点之间的客流需求与货流需求已知且不发生变化，并且运输全过程不发生换乘及转运； S12.在上述假设条件限制下，建立最小化高铁货运列车开行成本目标函数和货物总运输时间最小化目标函数，建立需求满足约束、车站及区间通过能力约束、列车载运能力约束、列车开行经济效益约束和列车区段运行条件约束； S13.根据S11构建的网络和S12建立的目标函数和约束构建非线性模型； S2.应用列车备选集对所述非线性模型进行线性化处理，得到线性模型，包括： S21.定义高铁货运列车备选集为具有已知的货运对象、起讫点和运行区段、动车组类型、动车组编组和停站方案的多列高铁列车； S22.将列车备选集中的待选列车涉及的决策变量：列车停站、列车需求服务、列车通过区间和列车起讫点和转化为列车开行频率，； 对其他非线性约束，即含有多次项的货运需求满足非线性约束公式、列车装载能力非线性约束公式做进一步的线性化处理，其中，代表货运列车是否能服务于货流需求，代表分配到货运列车上从车站i站到j站的货运流量，代表货运列车在统计周期内的开行数量；代表货运列车定载重量，G代表货运需求集合，表示i站到j站的货流需求；代表高铁货运列车集合，表示的索引，S代表高铁车站集合，e,i,j表示S的索引，表示线路终点车站； S3.对所述线性模型进行多目标处理及适应值设置； S4.将设置后的所述模型应用于选取的实际高速铁路线路案例中进行求解，获得实际的高速铁路货运列车开行优化方案及货流分配方案。

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