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龍圖騰網獲悉大連理工大學申請的專利一種考慮人工和無人混合作業的自動化碼頭冷危貨物堆場布局仿真方法與系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120409065B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510913142.5，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權一種考慮人工和無人混合作業的自動化碼頭冷危貨物堆場布局仿真方法與系統是由王文淵;李佳恒;徐星璐;彭云設計研發完成，并于2025-07-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種考慮人工和無人混合作業的自動化碼頭冷危貨物堆場布局仿真方法與系統在說明書摘要公布了：一種考慮人工和無人混合作業的自動化碼頭冷危貨物堆場布局仿真方法與系統，屬于自動化碼頭冷危貨物堆場布局領域。首先，采集數據生成整體布局集合A；其次，從A中任意選擇一種整體布局得到第一階段優化模型，并利用遺傳算法求解；然后，構建第二階段物理模型，記為仿真模型集合；最后，對不同的仿真模型進行評價和比選，得到最優布局與規模組合。自動化碼頭冷危貨物堆場布局仿真系統包括數據采集模塊、布局模式生成模塊、規模優化模塊、仿真模型構建模塊、綜合評價模塊及判斷模塊。本發明通過兩階段優化與仿真實現布局與規模協同優化，能夠提升港口運營效率、資源利用率及安全性，同時降低能耗與碳排放，為港口設計提供科學決策支持。

本發明授權一種考慮人工和無人混合作業的自動化碼頭冷危貨物堆場布局仿真方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種考慮人工和無人混合作業的自動化碼頭冷危貨物堆場布局仿真方法，其特征在于，所述自動化碼頭冷危貨物堆場布局仿真方法包括以下步驟： 第一步，采集待建自動化碼頭堆場特征數據和待建自動化碼頭設施設備的參數， 第二步，生成整體布局集合；基于第一步得到的待建自動化碼頭堆場特征數據和待建自動化碼頭設施設備的參數，生成n種整體布局，構成整體布局集合A； 第三步，構建與求解第一階段優化模型；從第二步生成的整體布局集合A中任意選擇一種整體布局Si，構建第一階段數學模型，得到自動化碼頭冷危貨物堆場設施設備規模的優化模型，并利用遺傳算法求解第一階段的優化模型； 第四步，構建第二階段物理模型，即自動化碼頭冷危貨物堆場仿真模型，記為仿真模型集合B={M1,M2,M3…Mi…Mn}，其中i∈1......n； 第五步，評價各個仿真模型；先構建自動化港區冷危貨物堆場布局評價指標體系，根據評價指標體系選出所需的港口運營數據，并利用熵權法和TOPSIS法進行處理，分別得到各個仿真模型的綜合得分；注意第i個仿真模型即為第i個評價對象； 步驟5.1，構建自動化港區冷危貨物堆場布局評價指標體系；評價體系通過六個維度的評價指標構成，所述評價指標包括自動化水平、成本投入、資源利用、運營效率、人機交互安全性和綠色節能；評價指標分為效益型指標和成本型指標，處理成本投入部分的指標視為成本型指標，其余指標均認為是效益型指標； 步驟5.2，計算綜合碰撞時間T；評價指標體系中綜合碰撞時間T為人機交互安全評價指標，單獨計算得到，具體的： 參數設定如下：水平運輸設備或者場橋識別到前方路徑上存在技術工人時，水平運輸設備或者場橋的位置在設備運動軌跡上的投影坐標為：，技術工人的位置二維坐標xp,yp在設備運動軌跡上的投影坐標為：；水平運輸設備或者場橋的行駛速度為v，其為矢量，并以這個速度方向為正方向；技術工人的行駛速度為vr，設施設備的最大加速度為a車道寬度取為L；在設備識別到人的時候，人和設備的相對距離表示為；綜合碰撞時間T，計算方法如下： （19）， （20）， （21）， （22）， （23）， （24）， （25）， （26）， （27）， 其中，系數μ是一個轉化系數，目的是將人機交互的兩種狀態統一起來；描述人和設備的相對位置；描述的是的兩種臨界狀態時，設備與人的距離；y描述的是，在人橫穿道路的時間里車輛減速運動的距離； 綜合碰撞時間T的含義為：此時同一直線上時=1，實際上采用TTC變形后的公式描述人機交互的相對安全性；當即人和設備同向，若0即人處于車輛前方，且人車距離小于車輛的剎車距離，則認為存在潛在危險；當時，即人和設備相向而行或者反向而行，如果相向而行，存在危險；如果反向而行，保持安全； 當時，即彼此的運行方向垂直時=0，實際上采用PET變形后的公式描述人機交互的相對安全性：當時，認為危險；當或時，認為十分安全； 則所示綜合碰撞時間T的取值為：時認為人機交互處于安全狀態，且T的數值越大表示越安全；，則認為人機交互存在潛在的危險； 步驟5.3，根據評價指標體系選出所需的港口運營數據，隨后對所需的運營數據和步驟5.2中得到的綜合碰撞時間T進行無量綱處理，具體過程如下： （10）， 其中，Xmax是評價體系的第j項指標的最大值；Xmin是評價體系的第j項指標的最小值；xij是預處理后數據；Xij是評價體系中的原始數值； 步驟5.4，計算所需的運營數據和步驟5.2得到的綜合碰撞時間T的信息熵和權重： ， 其中，為第j項指標的信息熵，為第j項指標的權重；為第i個仿真模型Mi，即第i個評價對象的第j項指標的出現的概率；n表示n個評價對象，即B集合中的所有仿真模型{M1,M2,M3…Mi…Mn}；m表示有m個評價指標； 步驟5.5計算正理想解和負理想解；其中代表各指標的最優值組合；代表各指標的最劣值組合： （14）， （15）， }（16）， （17）， 其中，表示第1個指標的正理想解值；表示第n個指標的正理想解值；表示第1個指標的負理想解值；表示第n個指標的負理想解值；表示j個指標；J1表示效益型指標集合；表示對效益型指標，取該指標在所有方案中的最大值；表示對效益型指標，取該指標在所有方案中的最小值；表示成本型指標集合；表示對成本型指標，取該指標在所有方案中的最小值；表示對成本型指標，取該指標在所有方案中的最大值； 步驟5.6，利用表示第i個仿真模型Mi對正理想解的距離；，表示第i個仿真模型Mi到負理想解的距離，計算第i個評價對象與正負理想解的相對貼近度，公式如下： （18）；第六步，判斷最優布局；根據第五步得到的對不同的仿真模型進行評價和比選，其中0≤δi≤1，根據數值大小進行排序，數值越大表明越接近最優水平。

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