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龙图腾网恭喜河南大学申请的专利一种基于大规模领域搜索的多场站校车路径求解方法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：CN114529057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210075632.9，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于大规模领域搜索的多场站校车路径求解方法是由韩道军;李秋月;肖琦;相洪振;谢毅设计研发完成，并于2022-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大规模领域搜索的多场站校车路径求解方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于大规模领域搜索的多场站校车路径求解方法，以闭合MDSBRP为研究对象，并考虑校车容量和学生最大乘车时间等多种问题特征，寻找多场站运营模式下总成本最小的校车路径安排方案。首先建立MDSBRP的数学模型，然后使用LNS进行求解。本发明针对站点设计了三种求解的算子，对其进行操作寻找优解。针对场站，引入扰动机制，在搜索过程中采用场站调整、接受一定范围内的较差解等策略来提高算法的寻优能力。本发明能够寻找多场站运营模式下总成本最小的校车路径安排方案，优化校车数量和运营里程。

本发明授权一种基于大规模领域搜索的多场站校车路径求解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大规模领域搜索的多场站校车路径求解方法，其特征在于，包括： 步骤1：构建MDSBRP模型的初始解：首先，针对每个学校，基于场站、目标学校为该学校的乘车站点、可用车型信息和最大乘车时间约束条件,使用广义插入法构造多条到达该学校的路径；然后，将针对每个学校构造的路径进行合并，即得到MDSBRP模型的初始解； 所述步骤1包括： 步骤101：读取案例文件，获得包括场站集合D、乘车站点集合P+、车辆集合M和学校集合P-信息； 步骤102：将一个乘车站点和其所属学校组合成为一条路径； 步骤103:针对所有未插入到封闭环路上的站点，找到封闭环路内距离其最近的若干个站点，若环路内的所有站点的个数不足7个，则包含环路内所有的站点； 步骤104:随机选择一个不在环路中的站点，评估该站点顺时针插入和逆时针插入的成本，寻找能够以最小成本插入的位置并采用广义插入法进行站点插入； 步骤105：完成站点的插入后，更新所有站点的邻域，跳转到步骤103继续执行，直到所有的站点均已经加入到环路中； 步骤106：根据得到的包含场站、所有学生乘车站点和学校的封闭环路，应用以上拆分过程划分为单个路径； 步骤107：从场站集合D出发，顺序的访问环路中的站点，将站点加入到一条包含场站和学校的初始路径中；根据车辆容量，不断的将站点加入到路径中，同时移除环路中对应的站点；若违反车型容量约束或最大乘车时间约束，重新构造一条新的初始路径，跳转到步骤106继续执行，直到环路中不存在站点为止； 步骤108:将针对每个学校构造的路径进行合并，即得到MDSBRP模型的初始解； 所述步骤1需要满足如下约束条件： 对场站的约束条件为： 确保从场站i出发或者回到场站i时车辆k上学生数量Lik为0； 对车辆的约束条件为： 其中V表示所有站点；xijx表示车辆k是否经过站点i和站点j连接的弧，1表示经过，0表示不经过；xjik表示车辆k是否经过站点j和站点i连接的弧，1表示经过，0表示不经过；P＝P+∪P-；确保一辆车驶入站点后离开站点； 对学生所在站点和学校之间关系的约束条件： Tik+sti+tisi≤Tsik，其中Tik表示车辆k经过站点i后累计的时间；sti表示站点i的服务时间，即上、下车时间间隔，i∈P；tij表示站点i和站点j之间的行驶时间，i、j∈V，V＝P∪D表示所有站点；Tik表示车辆k经过站点i后累计的时间；限定校车必须先访问学生所在站点再访问对应的学校； 对车辆上学生数量的约束条件： 保证车辆k经过站点i后的学生人数Lik大于等于站点i上车的学生人数qi，并且小于等于校车容量Qk； 对车辆到达站点的时间约束条件： 其中ei表示站点i的最早发车时间，i∈P；Ti表示车辆到达站点i的最大行车时间；li表示站点i的最晚发车时间，i∈P；限制车辆到达任何站点的时间都必须满足时间窗要求； 步骤2：使用LNS算法，通过站点操作算子对站点完成局部搜索，在局部搜索过程中，采用多点移动的方式对局部优解完成扰动，得到局部最优解； 步骤3：针对得到的局部最优解，采用场站操作算子对其进行扰动操作，得到全局最优解； 所述步骤3包括： 步骤301：输入局部最优解； 步骤302：对场站附近的站点采用destroy场站操作算子进行一定程度的破坏，然后采用对应的repair场站操作算子进行修复，闭合场站不破坏返回路线，开放场站破坏返回路线，重新生成新路线，并检测是否满足约束条件，确定是否接受解； 步骤303：记录局部搜索解，检测当前解是否优于当前局部最优解，若是，则通过当前解更新全局最优解； 步骤4：判断是否达到最大迭代次数，若否则重复步骤2和步骤3，若是则输出全局最优解、即最佳校车路径。

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