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龙图腾网恭喜储动科技有限公司申请的专利运输板车配置和电动矿卡车调度方案的确定方法及设备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：CN119313250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411875899.1，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权运输板车配置和电动矿卡车调度方案的确定方法及设备是由林家源;刘大为;何晓磊;赵四季;刘明义;周敬伦;刘钲可;杨名昊;李昊;王娅宁设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本运输板车配置和电动矿卡车调度方案的确定方法及设备在说明书摘要公布了：本申请提出一种运输板车配置和电动矿卡车调度方案的确定方法及设备，其中，该方法包括：建立车流规划与运输板车配置优化模型，并对车流规划与运输板车配置优化模型进行求解得到最优车流规划方案和最优运输板车数量配置方案，以及根据最优车辆规划方案中重载车次的运输任务集合、露天矿山中可调度的电动矿卡车集合和露天矿山中换电站集合建立露天矿山的电动矿卡车调度优化模型，并对电动矿卡车调度优化模型进行求解，以得到各个电动矿卡车在未来时间段各自对应的目标行程链。由此，无需人工参与，结合露天矿山的车流规划与运输板车配置优化模型以及电动矿卡车调度优化模型，即可快速确定出各个电动矿卡车的目标行程链。

本发明授权运输板车配置和电动矿卡车调度方案的确定方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种运输板车配置和电动矿卡车调度方案的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取露天矿山的车流规划与运输板车配置优化模型的第一决策变量组；根据所述第一决策变量组建立所述车流规划与运输板车配置优化模型；对所述车流规划与运输板车配置优化模型进行求解，以得到所述露天矿山在当前时刻之后的未来时间段的最优车流规划方案和最优运输板车数量配置方案，其中，所述最优车流规划方案包括：运输任务集合，其中，所述运输任务集合包括：各个重载车次的运输任务；根据所述运输任务集合、所述露天矿山中可调度的电动矿卡车集合和所述露天矿山中换电站集合，建立所述露天矿山的电动矿卡车调度优化模型；对所述电动矿卡车调度优化模型进行求解，以得到所述电动矿卡车集合中各个电动矿卡车在所述未来时间段各自对应的目标行程链；所述第一决策变量组包括以下决策变量： ； ； ； ；其中，表示所述露天矿山的装载区集合，表示所述露天矿山内装载区总数；表示所述露天矿山的卸载区集合，表示所述露天矿山内卸载区总数；决策变量表示所述露天矿山中电动矿卡车从装载区重载前往卸载区；决策变量表示所述露天矿山中电动矿卡车从装载区重载不前往卸载区；决策变量表示所述露天矿山中电动矿卡车从卸载区空载前往装载区；决策变量表示所述露天矿山中电动矿卡车从卸载区空载不前往装载区；决策变量表示从装载区到卸载区的重载车次趟数；决策变量表示卸载区到装载区的空载车次趟数；其中，所述根据所述第一决策变量组建立所述车流规划与运输板车配置优化模型，包括：根据所述第一决策变量组中的决策变量，建立所述车流规划与运输板车配置优化模型的第一目标函数，其中，所述第一目标函数的表达式为： 其中，公式（5）中表示一趟重载车次的收益，表示单位运输板车的费用，表示运输板车数量和总车次趟数之间的比值，所述总车次趟数=；根据所述第一决策变量组，建立所述车流规划与运输板车配置优化模型的多个第一约束条件，其中，所述多个第一约束条件包括以下约束条件： 其中，和分别表示装载区的单次装载时间和卸载区的单次卸载时间，表示所述露天矿山中每个班次的作业时长；公式（6）表示在每个装载区的所有电动矿卡车的装载时间之和不超过所述露天矿山中每个班次的作业时长，而公式（7）表示在每个卸载区的所有电动矿卡车的卸载时间之和不超过所述露天矿山中每个班次的作业时长； 其中，公式（8）表示从每个装载区驶出的重载车次趟数和驶入的空载车次趟数相等，而公式（9）表示从每个卸载区的驶入重载车次趟数和驶出的空载车次趟数相等； 其中，公式（10）中的表示所述露天矿山中的电动矿卡车从装载区运行至卸载区所需要的时间；表示所述露天矿山中的电动矿卡车从卸载区运行至装载区所需要的时间；公式（10）表示所有空载车次趟数和重载车次趟数的作业时间之和不超过所述露天矿山中所有电动矿卡车的作业总时长，其中，作业总时长为，其中，表示乘以，其中，表示所述露天矿山中可调度的电动矿卡车的矿卡数量； 公式（11）规定了决策变量和决策变量之间的关系；公式（12）规定了决策变量和决策变量之间的关系，其中，M为无穷大的正整数； 公式（13）表示装载区和所有卸载区的编组匹配数量不超过装载区i所对应的规定值，公式（14）表示卸载区和所有装载区的编组匹配数量不超过卸载区j的规定值；建立包含所述第一决策变量组、所述第一目标函数和所述多个第一约束条件的车流规划与运输板车配置优化模型；所述根据所述运输任务集合、所述露天矿山中可调度的电动矿卡车集合和所述露天矿山中换电站集合，建立所述露天矿山的电动矿卡车调度优化模型，包括：根据所述运输任务集合、所述露天矿山中可调度的电动矿卡车集合和所述露天矿山中换电站集合，确定所述电动矿卡车调度优化模型的第二决策变量组，其中，所述第二决策变量组包括以下决策变量： 其中，表示所述露天矿山中的所述电动矿卡车集合，表示所述运输任务集合，表示所述露天矿山内换电站集合，表示所述露天矿山中换电站的总数；决策变量表示所述电动矿卡车集合中的电动矿卡车执行完运输任务后又执行运输任务，而决策变量表示电动矿卡车执行完运输任务后选择在换电站更换电池；根据所述第二决策变量组中的决策变量，建立所述电动矿卡车调度优化模型的第二目标函数，其中，所述第二目标函数的表达式为： 其中，公式（17）表示使完成的运输任务数量最多；根据所述第二决策变量组，建立所述电动矿卡车调度优化模型的多个第二约束条件，其中，所述多个第二约束条件包括以下约束条件： 其中，公式（18）表示执行任意运输任务的车辆数不会超过一辆； 其中，公式（19）表示执行运输任务集合内两个相邻的运输任务的车辆是同一辆车； 其中，公式（20）中的表示运输任务的起点，而表示运输的终点，即上一个运输任务的终点是下一个运输任务的起点； 其中，是电动矿卡车执行运输任务之前的电量，是电动矿卡车执行运输任务之后的电量，是电动矿卡车的动力电池容量，是运输任务的电能消耗；公式（21）表示电动矿卡车执行运输任务之前的电量和电动矿卡车执行运输任务之后的电量之间的关系；公式（22）规定执行运输任务之后的电量为，如果电动矿卡车进行了换电，则执行运输任务后的电量为，其中，M为无穷大的正整数； ,其中，公式（23）中的表示电池荷电状态的最小限制值，公式（23）表示电动矿卡车执行运输任务之前的电量要不小于； 其中，公式（24）表示换电站s内电池库存数量等于块；其中，表示换电站执行完运输任务后站内满电电池的数量，表示换电站执行完运输任务后站内亏电电池的数量；表示换电站s执行完与运输任务k相邻的前一个运输任务后站内满电电池的数量；表示换电站s执行完与运输任务k相邻的前一个运输任务后站内亏电电池的数量；公式（25）表示电动矿卡车v换电后换电站内满电电池数量减少1块；公式（26）表示电动矿卡车v换电后换电站内亏电电池数量增加1块；建立包括所述第二决策变量组、所述第二目标函数和所述多个第二约束条件的所述电动矿卡车调度优化模型。

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