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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于强化学习的公交调度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：CN116307419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210263821.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于强化学习的公交调度方法是由赖永炫;杨帆;孟戈;徐易凡;宋亮设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的公交调度方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于强化学习的公交调度方法，包括以下步骤：S110、初始化路网数据，对所述路网进行区域网格化划分；S120、按照时间段划分轨迹数据，计算不同区域各时段的交通流量；S130、结合实时乘车请求数据，计算并更新所述交通流量；S140、公车行驶至路线终点时，从多个维度获取当前路网状态；S150、基于强化学习神经网络，结合步骤S130获得的更新后的所述交通流量与步骤S140获得的所述路网状态，计算公车驶向不同路线的反馈数据；以及S160、重复步骤S130‑S150，获取强化学习模型参数，并且基于训练好的强化学习模型进行公交调度。通过该方法，可以充分考虑到当前的路网状态和交通流量，有效地利用城市公交资源，提高公交运营效益，缓解城市交通拥堵情况。

本发明授权一种基于强化学习的公交调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的公交调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S110、初始化路网数据，对所述路网进行区域网格化划分； S120、按照时间段划分轨迹数据，计算不同区域各时段的交通流量； S130、结合实时乘车请求数据，计算并更新所述交通流量； S140、公车行驶至路线终点时，从多个维度获取当前路网状态，其中，所述维度包括平均共享率、平均乘客运输率、平均步行距离和平均等车时长； S150、基于强化学习神经网络，结合步骤S130获得的更新后的所述交通流量与步骤S140获得的所述路网状态，计算公车驶向不同路线的反馈数据；以及 S160、重复步骤S130-S150，获取强化学习模型参数，并且基于训练好的强化学习模型进行公交调度； 在步骤S160中，所述强化学习模型的训练过程包括以下步骤： S161、将一辆公车的当前路网状态输入至评估网络中获取当前状态价值的估值：； 其中，当前路网状态，表示截止到当前时段一辆公车的平均共享率，表示截止到当前时段一辆公车所经过服务域的平均乘客运输率，示截止到当前时段一辆公车所接收请求的平均步行距离，表示截止到当前时段一辆公车所接收请求的平均等车时长，表示当前时段编号； S162、将下一个路网状态输入至目标网络中获取下一个状态的价值的估值：； S163、根据贝尔曼公式获得损失函数，所述损失函数公式为： ； 其中，表示时间差分目标，表示时间差分误差，表示发车行为，表示下一个发车行为，表示关联公车的当前路网状态、发车行为、发车行为的反馈以及下一个路网状态的行为分布，表示评估网络的参数，表示目标网络的参数，表示折扣因子，表示期望函数； S164、根据所述损失函数使用反向传播对所述评估网络进行参数调优； S165、使用稳定的评估网络参数更新所述目标网络；以及 S166、重复步骤S161-S165，直至所述强化学习模型收敛。

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