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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种公交线网的优化方法、装置与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：CN120387565B 。

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：202510882743.4，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种公交线网的优化方法、装置与设备是由颜建强;李值豪;冯筠;高原设计研发完成，并于2025-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种公交线网的优化方法、装置与设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种公交线网的优化方法、装置与设备，涉及交通调度技术领域。基于蚁群算法构建线网优化模型，将公交线网图与OD矩阵输入线网优化模型进行迭代直至达到预设的迭代次数，得到最优路径；优化目标模块，用于根据公交线网图与OD矩阵，定义线网优化模型的优化目标函数，初始化蚁群参数与重要性因子；路径选择模块，用于根据蚁群参数，构建路径选择策略进行路径选择，得到第一路径；交叉变异模块，用于对经过惩罚处理的第一路径进行交叉变异处理，得到第二路径，并对第二路径进行评估，确定第一优化路径。该方法能够动态调整线网优化模型，加快收敛速度，提高全局搜索能力。优化了公交线网图的运行效率，也更符合城市公交的运行需求。

本发明授权一种公交线网的优化方法、装置与设备在权利要求书中公布了：1.一种公交线网的优化方法，其特征在于，包括： 获取公交站点数据、公交的GPS运行数据与乘客刷卡数据； 根据所述公交站点数据与公交的GPS运行数据，构建公交线网图； 根据所述公交线网图与所述乘客刷卡数据，构建OD矩阵； 基于蚁群算法构建线网优化模型，将所述公交线网图与所述OD矩阵输入所述线网优化模型进行迭代直至达到预设的迭代次数，得到最优路径；其中，所述线网优化模型包括优化目标模块、路径选择模块、惩罚模块、交叉变异模块与调整模块； 所述优化目标模块，用于根据所述公交线网图与所述OD矩阵，定义所述线网优化模型的优化目标函数，初始化蚁群参数与重要性因子，包括：根据所述公交线网图与所述OD矩阵，确定约束条件；其中，所述约束条件包括节点间距、线路长度与线路非直线系数；基于所述约束条件，定义所述优化目标函数；在每条公交线路上设置信息素，并基于所述优化目标函数，将所述公交线网图中每条公交线路的起点，作为蚁群的初始位置；设置所述蚁群参数的初始值与所述重要性因子的初始值与最值；其中，所述重要性因子包括信息素重要性因子与启发式重要性因子，所述蚁群参数包括蚂蚁数量、信息素浓度、信息素挥发率与迭代次数；其中，所述优化目标函数，如下： ；其中， ； ； ； 式中，F表示所述线网优化模型的优化目标函数值，r表示所述公交线网图中的第r条公交线路，R表示所述公交线网图中的公交线路的条数的集合，，i表示当前节点，n表示所述公交线网图中的节点总数，j表示所述公交线网图中的第j个节点，且i≠j，表示从当前节点i到第j个节点间的直达客流量，表示预设的公交线路的线路长度的最小值，表示第r条公交线路的线路长度的实际值，表示预设的公交线路的线路长度的最大值，和分别表示当前已走过的公交线路的线路非直线系数和预设的最大线路非直线系数，与分别表示公交线路中预设的相邻两节点间距的最小值与最大值，表示所述公交线网图中当前节点i到下一节点i+1的节点间距，表示所述公交线网图中第r条公交线路的起始点和终点之间的直线距离； 所述路径选择模块，用于根据所述蚁群参数，构建路径选择策略进行路径选择，得到第一路径； 所述惩罚模块，用于对满足限制条件的所述第一路径进行惩罚处理，以对所述第一路径上的信息素进行更新； 所述交叉变异模块，用于对经过惩罚处理的所述第一路径进行交叉变异处理，得到第二路径，并对所述第二路径进行评估，确定第一优化路径； 所述调整模块，用于根据迭代次数调整所述第一优化路径的所述重要性因子直至达到预设的迭代次数，得到所述最优路径，包括：根据调整公式对所述信息素重要性因子与所述启发式重要性因子进行动态调整，得到所述最优路径；其中，所述调整公式如下： 式中，表示第t次迭代时的所述信息素重要性因子与所述启发式重要性因子，和分别表示所述信息素重要性因子的初始值和最大值，和分别表示所述启发式重要性因子的初始值和最小值，和表示控制参数，t表示所述线网优化模型的迭代次数，e表示数学常数。

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