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龙图腾网获悉东南大学申请的专利大规模电动汽车车队运营的路径优化方法、系统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：CN119990489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510053599.3，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权大规模电动汽车车队运营的路径优化方法、系统及设备是由李兵兵;陈欣;庄伟超;孙丽艳;殷国栋;刘萌萌;黄成亚设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本大规模电动汽车车队运营的路径优化方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了大规模电动汽车车队运营的路径优化方法、系统及设备，涉及汽车路径规划技术领域。本发明包括：基于图结构对带时间窗的电动汽车路由问题进行定义，基于强化学习角度描述带时间窗电动汽车路由问题；构建注意力模型，用于聚合图结构的局部和全局信息；采用随机抽样法对图结构求解结果进行采样；最后采用rollout基线策略梯度算法对注意力模型进行训练。本发明能够在确保客户的位置和时间的条件下，快速、高效地为电动汽车车队寻找最短路径，做出路由决策，使得车队行驶的总距离最小，且具备极大的可扩展性，可支持超大规模电动汽车车队运营实例。

本发明授权大规模电动汽车车队运营的路径优化方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.大规模电动汽车车队运营的路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于图结构对带时间窗的电动汽车路由问题进行定义，基于强化学习角度描述带时间窗电动汽车路由问题的系统状态、奖励方案和屏蔽策略； 构建注意力模型，将注意力模型与图嵌入组件相结合，用于聚合图结构的局部和全局信息： 注意力模型包括一个图嵌入组件、一个注意机制和一个LSTM解码器； 图嵌入组件 首先将注意力模型的输入信息集合Xt和全局变量Gt映射到高维向量空间中，分别记为和并利用Structure2Vec工具合成嵌入向量； 将对于每个顶点向量i的向量初始化，再利用递归公式更新经过p轮递归后，注意力网络模型将为每个顶点i生成一个ξ维向量并将设置为 在每一轮递归中，全局信息和位置信息通过递归公式的前两项进行聚合，不同顶点和边缘的信息则通过后两个求和项相互传播，使得最终的嵌入向量既包含了局部信息，也包含全局信息，递归公式如下： ∑j∈Nirelu[θ5wi,j]}6 式中，Ni是通过一条边与顶点i相连的顶点集合，称该集合为顶点i的邻域，wi,j表示在边i,j上的行进时间，θ1、θ2、θ3、θ4、θ5是可训练变量，relu是一个非线性激活函数，relux＝max{0,x}； 注意机制 基于嵌入向量利用基于上下文的注意机制来计算每个顶点i的访问概率； 首先计算上下文向量ct，将整个图结构的状态指定为所有嵌入向量的加权和，即： 每个顶点的权重定义如下： at＝softmaxvt8 式中，at上下文向量，为向量vt的第i项，ht为LSTM解码器的隐藏内存状态，θv和θu为可训练变量，[；]表示将符号“；”两侧的两个向量连接起来，tanh是一个非线性激活函数，是应用于向量的归一化指数函数， 然后，在中估计访问每个顶点i的概率，公式如下： pt＝softmaxpt10 式中，pt上下文向量，是向量gt的第i个入口，θc和θg是可训练的变量； 屏蔽策略 设计以下屏蔽策略排除不可行的路线，具体如下： 顶点j代表客户，其未满足的需求为零或超过电动汽车的剩余货物； 顶点j代表客户，电动汽车当前的电池电量bt无法支持电动汽车完成从顶点i到顶点j再到车厂的行程； 到达顶点j的最早时间违反了时间窗约束，即τt+wi,jlj； 电动汽车从顶点i行驶到顶点j，无法在规划时间T结束前返回仓库； 电动汽车目前在仓库，并且在任何客户顶点上没有剩余货物，则屏蔽除仓库以外的所有顶点； LSTM解码器：使用LSTM对解码器网络建模； 采用随机抽样法对图结构求解结果进行采样； 采用rollout基线策略梯度算法对注意力模型进行训练，得到训练后的注意力模型，用于为电动汽车车队寻找最短路径。

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