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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于混合整数线性规划的城市路网无人清扫小车配置优化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：CN116187603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211097067.2，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于混合整数线性规划的城市路网无人清扫小车配置优化方法是由樊豪冉;王中麒;章立辉;王亦兵;尚夏设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合整数线性规划的城市路网无人清扫小车配置优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合整数线性规划的城市路网无人清扫小车配置优化方法，该方法基于目标清扫路网信息、清扫小车技术参数、充电设施信息等进行数学建模，形成一套以清扫总成本最小为目标的混合整数线性规划模型。总成本包括无人清扫小车的行驶时间成本、无人清扫小车在充电节点的充电成本、无人清扫小车的固定购买成本。模型约束包括无人清扫车辆的数量配备约束、路径规划约束、工作状态确定约束和电量演化约束等。经优化后，所有清扫小车从起点出发，按照优化得出的路径规划方案行驶，行驶过程中完成对所有道路的清扫工作并在途中根据需要进行充电操作，最终回到出发点结束工作。

本发明授权一种基于混合整数线性规划的城市路网无人清扫小车配置优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合整数线性规划的城市路网无人清扫小车配置优化方法，其特征在于，该方法具体为： c1：给定待清扫的目标路网信息，包括：路段节点集合I，充电节点集合S，S∈I，无人清扫小车可以在此路段节点进行充电；路网中所有路段的集合A； c2：确定无人清扫小车的具体参数，包括清扫状态下单位时间清扫面积，正常行驶状态下运行速度，最大电量，电量消耗模型；结合无人清扫小车的具体参数及待清扫的目标路网信息获得无人清扫小车的集合C，无人清扫小车数量上限Cmax，清扫状态下，无人清扫小车通过路段ij花费的时间ctij，正常行驶状态下，无人清扫小车通过路段ij花费的时间rtij，清扫状态下，无人清扫小车通过路段ij耗费的电量CSij，正常行驶状态下，无人清扫小车通过路段ij耗费的电量RSij；其中，i,j∈a，a∈A； c3：建立混合整数线性规划模型来求解无人清扫小车的配置优化方案；配置方案包括无人清扫小车的数量、每辆无人清扫小车的行驶路径、每辆无人清扫小车的充电选择，模型优化目标为完成清扫的总成本最小； c4：模型求解时根据无人清扫小车的行驶路径和路段信息，获得每辆小车在每个路段上的运行状态，包括清扫状态或正常行驶状态，进而确定每辆小车的行驶时间和电量变化情况； 其中，所述建立的混合整数线性规划模型包括： 清扫小车数量配备模块，用于确定给定待清扫的目标路网总共需要的无人清扫小车数量； 路径规划模块，用于生成无人清扫小车的行驶路径，每辆无人清扫小车按优化的路径方案完成整个清扫过程； 工作状态确定模块，用于确定无人清扫小车第k次移动时在路段ij上的工作状态，如果路段ij在之前已被清扫，那么在之后的移动中，无人清扫小车在路段ij的工作状态只能是正常行驶状态；反之无人清扫小车可以选择清扫状态或正常行驶状态； 电量演化模块，用于计算无人清扫小车行驶过程中的电量变化情况，包括每辆小车每次在各路段移动后的电量变化情况，以及是否在节点进行充电的电量变化情况； 和目标函数模块，用于构建实现总成本最小的目标函数，总成本包括无人清扫小车的行驶时间成本，无人清扫小车在充电节点的充电电量成本，无人清扫小车的固定成本； 所述清扫小车数量配备模块通过以下约束判断实际参与清扫工作的无人清扫小车，进而确定总共需要的无人清扫小车数量： 式中： ∑k∈KXij,k,c：编号为c的无人清扫小车移动次数之和；M：一个大数，Xij,k,c二进制变量，用于判断在第k次移动时，无人清扫小车c是否行驶在路段ij上，Xij,k,c＝1表示在，反之为不在；CARc：二进制变量，CARc＝1代表编号c的无人清扫小车参与清扫过程，反之则不参与； 约束5表示，如编号为c的无人清扫小车移动次数为正，则认为其参与了清扫过程，需要计算其固定使用成本；反之认为其未参与清扫过程，不需额外购买该车。

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