(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210851160.1 (22)申请日 2022.07.20 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115081119 A (43)申请公布日 2022.09.20 (73)专利权人 中铁第四勘察设计院集团有限公 司 地址 430063 湖北省武汉市武昌区和平大 道745号 专利权人 西南交通大 学 (72)发明人 刘文　王海潮　孙逊　兰建华　 高慕瑾　陈彦如　孙雪松　孙西敬　 张苏波　刘斌　王充　张梦琪　 王博　张法铭　何倩　 (74)专利代理 机构 北京集智东方知识产权代理 有限公司 1 1578 专利代理师 刘林　陈攀 (51)Int.Cl. G06F 30/15(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06Q 10/04(2012.01)G06Q 10/08(2012.01) G06N 3/00(2006.01) G06F 111/04(2020.01) (56)对比文件 CN 114169573 A,202 2.03.11 CN 10762 2321 A,2018.01.23 CN 110705805 A,2020.01.17 CN 103455841 A,2013.12.18 CN 108520 327 A,2018.09.1 1 CN 10762 2321 A,2018.01.23 CN 113316116 A,2021.08.27 US 20213 50569 A1,2021.1 1.11 孙宝凤等.考虑货物冲突关系的二维装箱问 题研究. 《宁波大 学学报 （理工版） 》 .2020,第3 3卷 (第2期), 孙宝凤等.考虑货物冲突关系的二维装箱问 题研究. 《宁波大 学学报 （理工版） 》 .2020,第3 3卷 (第2期), (续) 审查员 刘珮 (54)发明名称 一种列车装载的优化方法、 装置、 设备及可 读存储介质 (57)摘要 本发明提供了一种 列车装载的优化方法、 装 置、 设备及可读存储介质， 涉及物流技术领域， 包 括获取货物信息， 获取车厢信息， 所述车厢信息 包括车厢的最大承载重量信息和最大承载体积 信息； 构建考虑货物冲突关系约束的快运列车装 载的计算模 型； 将所述货物信息和所述车厢信息 作为所述计算模 型的输入信息， 得到所述车厢所 使用数目的最小值， 将所述最小值记作所述快运 列车装载的优化结果。 本发明有益效果为： 扩展 了列车装 载问题相关的整数规划模 型； 采用强化 学习中的多臂赌博机算法， 设计基于多臂赌博机的启发式算法框架， 根据启发式算法的历史表 现， 自动选择其中合适的算法求解计算模型， 可 以显著提高求解效率， 以较小的计算代价得到较 高的求解质量。 [转续页] 权利要求书3页 说明书13页 附图2页 CN 115081119 B 2022.11.08 CN 115081119 B (56)对比文件 元野， 李一军.带冲突关系装箱问题的启发 式求解算法. 《运 筹与管理》 .2015,第24卷(第2 期), 宋园春.关于带冲突装箱问题的若干优化 算 法研究. 《中国优秀硕士学位 论文全文数据库 基 础学科辑》 .2016,A0 02-172. A. Gupta,R. Krishnaswam y.Approximati on Algorithm s for Correlated Knapsacks and N on-martingale Bandits. 《201 1 IEEE 52nd An nual Symposium on Foundati ons of Computer Science》 .201 1, 827-836. 朱向等.多车多 件货物平衡装载优化研究. 《工业工程》 .2020,(第0 3期), 元野等.基 于图着色模型的冲突装箱问题启 发式算法. 《运 筹与管理》 .2013,第2 2卷(第5期), 王海明.铁路多车多 件货物装载 方案优化研 究. 《中国优秀硕士学位 论文全文数据库 工程科 技Ⅱ辑》 .2020,C 033-933.2/2 页 2[接上页] CN 115081119 B1.一种列车装载的优化方法， 其特 征在于， 包括： 获取货物信息， 所述货物信息包括列车装载货物集合中的每个货物的重量信息、 体积 信息和冲突关系信息， 所述货物为待装 入快运列车装载的货物； 获取车厢信息， 所述车厢信息包括车厢的最大承载重量信息和最大承载体积信息， 所 述车厢为待装 入所述货物的车厢； 构建考虑货物冲突关系约束的所述快运列车装载的计算模型； 将所述货物信息和所述车厢信息作为所述计算模型的输入信息， 求解所述计算模型， 得到所述车厢所使用数目的最小值， 将所述 最小值记作所述快运列车装载的优化结果； 其中,所述将所述货物信息和所述车厢信息作为所述计算模型的输入信息， 求解所述 计算模型， 包括： 采用强化学习中的多臂赌博机算法， 设计基于所述多臂赌博机的启发式算法的框架对 所述计算模型进行求 解， 得到求 解结果； 基于所述启发式算法的历史表现， 择优选取所述启发式算法中最适合的算法作为最优 算法进行迭代求解， 所述启发式算法包括改进的自适应大规模邻域搜索算法、 改进的最大 最小蚁群系统算法和改进的最佳适应算法； 根据所述 最优算法和所述 求解结果， 计算得到第一 求解结果； 其中,所述将所述货物信息和所述车厢信息作为所述计算模型的输入信息， 求解所述 计算模型， 还 包括： 根据所选的所述启发式算法求得目标值， 并通过对所述目标值的当前解的改善程度计 算得出所述启发式算法的收益； 根据所述收益进行动作价 值的更新； 采用 ε贪心方法选择价值最大的所述启发式算法， 或采用1 ‑ε 的概率对更新后的所述动 作价值的轮盘赌选择 所述启发式算法； 根据选择后的所述启发式算法， 对所述货物信 息和所述车厢信 息作为所述计算模型的 输入信息， 求 解所述计算模型， 得到所述第一 求解结果。 2.根据权利要求1所述的列 车装载的优化方法， 其特征在于,所述根据 所述最优算法和 所述求解结果， 计算得到第一 求解结果， 之前还 包括： 根据冲突预处理算法， 对所述快运列车装载的冲突货物矩阵和所述快运列 车装载的装 载方式进行预处理， 得到预处理结果， 其中所述预处理结果包括扩展结果和装载结果， 其 中： 对所述快运列 车装载的所述冲突货物矩阵进行预处理时， 将所述冲突货物矩阵中的冲 突图中的边 集进行扩展， 得到扩展结果； 若所述货物与集合中的其他货物都不相容， 则所述货物可以单独装入一个车厢， 组成 一种装载 方式； 若所述货物只与集合中的一个所述货物相容， 则这两个所述货物装入一个车厢， 组成 一种装载 方式； 若所述货物只与集合中的两个所述货物相容， 并且满足预设的约束条件， 则这三个所 述货物装 入一个车厢， 组成一种装载 方式； 若不满足约束， 则不做处 理， 并得到装载 结果； 将所述第一求解结果和所述预处理结果进行拼接融合， 得到所述快运列车装载的优化权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115081119 B 3