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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种动态巡游公交动态调度及路径规划方法、电子设备及存储介质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：CN120220452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510695234.0，技术领域涉及：G08G1/123；该发明授权一种动态巡游公交动态调度及路径规划方法、电子设备及存储介质是由郑乐;张毅萌;朱岑远;肖文轩设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态巡游公交动态调度及路径规划方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态巡游公交动态调度及路径规划方法、电子设备及存储介质，建立了动态巡游公交混合整数规划模型，使用滚动时域框架结合ALNS算法成功实现动态巡游公交运行调度混合整数规划模型的动态求解，能够很好的同时兼顾模型求解速度、乘客服务水平以及车辆运行效率，为动态巡游公交的运行调度提供了全新的理论解决方案，显著地提高动态巡游公交系统的运行效率。本发明相较于目前很多公交企业所采用的插入式算法，考虑了一定时间窗范围内出行需求的全局优化，而非先到先服务的局部优化，可以显著提高需求和车辆匹配的精度，减少车辆的空驶里程以及乘客的出行时间，在客流高峰时期这种提升尤其明显。

本发明授权一种动态巡游公交动态调度及路径规划方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种动态巡游公交动态调度及路径规划方法，其特征在于：具体包括： 步骤1：基于总点集和道路网络混合图，计算总点集中任意两点之间的最短弧得到弧集；基于弧集与最晚上车时间集，得到最晚下车时间集； 步骤2：基于出发位置集、上车点集、下车点集、总点集、各点的服务量集、最早上车时间集、最晚上车时间集、最晚下车时间集、弧集、建立动态巡游公交调度混合整数规划模型； 步骤3：基于弧集、最早上车时间集、最晚上车时间集、最晚下车时间集、各点的服务量集，得到动态巡游公交调度混合整数规划模型的初始解； 步骤4：针对动态巡游公交调度混合整数规划模型，基于初始解运用自适应大领域搜索算法进行求解，得到最优解，输出当前时域内乘客与车辆的匹配关系以及车辆的运行路径； 步骤5：基于最优解，计算时间窗末的车辆信息和乘客状态，根据车辆信息和乘客状态进行下一个时域的初始化； 步骤6：不断重复执行步骤1至步骤5，每次重复计算之后一个时域的最优解，并根据每一个时域的最优解对动态巡游公交的车辆调度及运行路径进行动态更新； 所述步骤2，具体包括： 步骤2.1：建立动态巡游公交调度混合整数规划模型，表达式如下： ； 其中，为车辆运行成本，为拒绝订单的惩罚成本，为乘客乘坐时间成本，为乘客等车时间成本；为车辆运行成本权重，为订单拒绝成本权重，为乘客乘坐时间成本权重，为乘客等车时间成本权重；为单位时间运行成本系数，为拒绝订单惩罚成本系数，为乘客乘坐时间成本系数，为乘客等车时间成本系数；为车辆c是否经过弧，为车辆驶过弧所需要的时间；为车辆c到达上车点i的时间，为车辆c到达与上车点i相对应下车点的时间，为点i最早上车时间；其中：C为车辆集，为k时域总点集，为k时域上车点集，为k时域下车点集； 步骤2.2：将k时域订单集分为与两大类，为还处于等待状态的订单集，为已经被指定服务车辆的订单集，可分为和两类，其中：代表乘客已被指定服务车辆但尚未上车的订单集、代表乘客已被指定服务车辆且已经上车的订单集； 步骤2.3：基于订单集分类，将k时域上车点集分为与，k时域下车点集分为与；与分别代表还处于等待状态的上车点集与下车点集；、分别为必须要访问的上车点集和下车点集；可分为与，其中代表车辆尚未访问上车点集、代表车辆已经成功访问上车点集； 步骤2.4：对于所有已经被指定服务车辆的订单集和还处于等待状态的订单集对应的点集满足以下约束条件： ； ； ； ； ； 其中，表示车辆c是否需要访问上车点i，表示车辆c是否需要访问下车点i为车辆c是否经过弧，表示与上车点i对应的下车点； 步骤2.5：对于任意点的流量和车辆c的容量需要满足以下约束条件： ； ； ； 其中，代表所有车辆在k时域的出发位置集，代表车辆c到达点时的车内人数，代表点的上下车的乘客数量，表示车辆c到达点时的车内人数，M为任意大的一个正数，代表车辆的容量上限，表示车辆c是否经过弧； 步骤2.6：对于任意车辆，应满足如下时间约束和路径选择约束： ； ； ； ； ； ； ； 其中，为车辆c到达点i的时间，为车辆到达站点后的上下客时间，为车辆c到达点j的时间，为对于上车点i的最早上车时间，；为对于上车点i最晚上车时间，；为对于下车点i的最晚下车时间，；为到达与上车点i相对应的下车点的时间，为车辆驶过弧所需要的时间，表示站点自连接的无意义路径； 所述步骤5，具体包括： 步骤5.1：基于最优解的车辆路径最优解，计算车辆c在时间窗内驶过的弧段长度；时间窗为车辆执行所有未完成的订单的时间窗； 步骤5.2：基于车辆c所驶过的弧段长度，计算占路径总长度的比例，以此确定车辆c在时间窗末的位置，得到时域时间窗初车辆出发位置集，时域时间窗初车辆出发位置集表达式如下： a当车辆c在时间窗内发生工作时，驶过路段占总长度的比例为，此时车辆c位于最优路径中该比例所对应的位置，其中为车辆c最优路径的总长度； b当车辆c在时间窗内停止工作时，此时车辆c仍然位于k时域出发点； 步骤5.3：基于最优解的车辆路径最优解，将车辆c在时间窗内所经过各点的服务量相加得到车辆c在时间窗内的总服务量，将总服务量与车辆c在时间窗初的车内人数相加得到车辆c在时间窗末的车内人数，即为在时域时间窗初的车内人数；保留最优路径中尚未执行的路段，结合得到时域时间窗的原始路径解； 步骤5.4：读取在时域时间窗内所收集的订单，更新时域的订单集、上车点集、下车点集、总点集、最早上车时间集、最晚上车时间集作为下一个时域的初始化。

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