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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种面向模拟配矿的露天矿铲车走铲规划方法及系统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：CN116523157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310418868.2，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种面向模拟配矿的露天矿铲车走铲规划方法及系统是由李长河;王洋;唐豪;曾三友;王兴宏;周广辉设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向模拟配矿的露天矿铲车走铲规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向模拟配矿的露天矿铲车走铲规划方法及系统，包括：获取矿山实际作业环境信息；通过所述实际作业环境信息计算获取可使矿石品位波动最小的爆堆及出矿量任务信息；结合最小集合覆盖及贪婪算法求取可覆盖每个爆堆的铲装作业集；构建面向模拟配矿的露天矿铲车走铲规划模型；通过所述爆堆以及出矿量任务信息、约束处理和DCNSGA‑III算法对所述铲车走铲规划模型进行求解，获得铲车的行走路线。本发明的有益效果是：解决了配矿难导致的贫矿浪费和入选矿品位波动大的问题及无规划行走所导致的效率低和能耗高的问题，最直接的行走规划路线对于提供贫矿利用率和企业经济效益具有重要意义。

本发明授权一种面向模拟配矿的露天矿铲车走铲规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向模拟配矿的露天矿铲车走铲规划方法，其特征在于：包括： S1：获取矿山实际作业环境信息，所述矿山实际作业环境信息包括：爆堆信息、爆堆内不同块段的品位信息和位置信息、不同型号铲车的数量、不同型号铲车的最大生产能力和生产计划，所述生产计划包括每班次的出矿量以及出矿品位信息； S2：通过所述实际作业环境信息计算获取可使矿石品位波动最小的爆堆及出矿量任务信息； S3：结合最小集合覆盖及贪婪算法求取可覆盖步骤S2中获取的每个爆堆的铲装作业集； S4：构建面向模拟配矿的露天矿铲车走铲规划模型； S5：基于铲装作业集，通过所述爆堆以及出矿量任务信息、约束处理和DCNSGA-III算法对所述铲车走铲规划模型进行求解，获得铲车的行走路线； 步骤S5的具体实现过程为： S51：通过约束-违约值和小生境处理将求解铲车走铲规划模型构造为求解四个优化目标的动态约束多目标优化问题； S52：根据铲车调度的实际作业情况，对所述动态约束多目标优化问题的解的编码进行设计，获得铲车走铲调度方案变量X： S53：基于DCNSGA-III算法迭代求解所述动态约束多目标优化问题，将所述动态约束多目标优化问题的解通过上述编码方式进行表示，输出调度方案； 步骤S53的具体实现过程为： S531：对所述动态约束多目标优化问题，进行参数初始化及确定超平面上的参考点，参考点数量Q计算公式如下： 其中，M表示目标向量的维数，H表示目标划分的份数，C表示组合； S532：通过所述的铲车走铲规划模型，获取初始种群P0； S533：通过DCNSGA-III算法，在形成父代种群Pt之后，引入锦标赛选择机制从Pt中挑选父代个体构建子代种群Qt； S534：对所述Pt，Qt合并之后的种群Rt进行非支配等级排序； S535：对Rt进行自适应归一化、个体关联参考点以及小生境保存操作，经环境选择后将优势个体选择进行下一代种群Rt+1； S536：重复步骤S533-S535，直到达到最大迭代次数后进入步骤S537； S537：计算获得折衷最优解，具体为： 计算获得动态约束多目标优化问题的一组Pareto解集，第i个Pareto解的第j个目标值fij的隶属函数hij计算公式为： 其中，fjmax表示第j个目标函数的最大值，fjmin表示第j个目标函数的最小值； 对于第i个Pareto解，其标准化的隶属度函数hi的计算公式为： 其中，I为Pareto解的总数； 选择隶属度函数hi值最大的解为折衷最优解； S538：将折衷最优解对应的铲车走铲方案通过指令系统下发至铲车； S539：重复步骤S532-S538，直至铲车累计挖掘量达到所设定的运输目标。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；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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