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龙图腾网恭喜北京航空航天大学申请的专利一种城市空中出租车选址-路径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：CN113935543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202111289896.6，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种城市空中出租车选址-路径优化方法是由孙小倩;张春晓;塞巴斯蒂安·万德特设计研发完成，并于2021-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市空中出租车选址-路径优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种城市空中出租车选址‑路径优化方法，涉及城市交通优化领域；首先，构建包含节点和边的有向网络，建立混合整数规划模型；以总成本最小化为目标，建立带时间窗和考虑充电的空中出租车选址‑路径模型。然后，选择初始解，利用模型的目标函数计算带惩罚的价值函数值；从扰动程序下的三个邻域结构中随机选取一个作用在当前初始解上，得到更新后的解S1，并以S1作为初始解，采用禁忌搜索算法更新获得S2；应用模拟退火方法判断新解S2是否被接受为当前最优解；当迭代次数大于可行性迭代次数后，对当前最优解执行可行性阶段，直至迭代次数达到最大迭代次数，输出可行化后的当前最好解；本发明避免算法陷入局部最优解，并提高了效率。

本发明授权一种城市空中出租车选址-路径优化方法在权利要求书中公布了：1.一种城市空中出租车选址-路径优化方法，其特征在于，具体包括以下步骤：首先，将乘客的请求，出发仓库，到达仓库，垂直起降机场，垂直起降机场对应的虚拟点分别作为节点；各节点之间的连接作为边；创建包含节点和边的有向网络；在有向网络的基础上建立混合整数规划模型；以总成本最小化为目标，建立带时间窗和考虑充电的空中出租车选址-路径模型；所述的空中出租车选址-路径模型，具体建模如下： 目标函数表示最小化总成本，总成本包括四项： 第一项为空中出租车车队购买成本，第二项为空中出租车旅行成本，第三项为垂直起降机场建设成本，第四项为垂直临时停靠点建设成本； 约束条件确保每个乘客请求被服务一次；表示乘客请求节点的集合：； 约束条件使得垂直起降机场能够被访问多次；表示所有垂直起降机场虚拟节点的 并集； 约束条件确保至少建立一个垂直起降机场； 约束条件为流平衡方程；表示去除空中出租车的到达仓库节点的所有节点集合； 约束条件和约束条件确保只有在此点确定为垂直起降机场才能对空中出租车 进行充电； 约束条件是节点时间约束；表示空中出租车在节点完成服务或充完电 的时间；表示空中出租车在节点的到达时间；表示请求节点上的服务时间；表示 节点和节点之间的旅行时间；表示空中出租车到到达仓库的最晚到达时间； 约束条件确保空中出租车到达时间在时间窗内；表示节点的最早到达时间； 表示节点的最晚到达时间； 约束条件表示在垂直起降机场获得的电量；表示空中出租车在节点的充电 电量；表示空中出租车电池充电效率和空中出租车在节点的充电时间之积；表示空 中出租车电池容量； 约束条件确保空中出租车离开机库时，电池的电量是满的；表示离开出发仓库 时空中出租车的剩余电量； 约束条件，表示请求节点的电量消耗；表示空中出租车在离开节点的剩 余电量；表示空中出租车在到达节点的剩余电量；表示空中出租车电池电量消耗率； 约束条件用来获取节点和节点之间的能量消耗； 约束条件决定在垂直起降机场空中出租车需要充的电量；表示潜在垂直起 降机场的数量； 约束条件表示垂直起降机场虚拟节点和实际节点之间的映射； 约束条件表示最大垂直起降机场数和最大空中出租车数量；表示垂直起 降机场最大数量；表示空中出租车车队最大数量； 然后，设置可行性迭代次数和终止条件为最大迭代次数；选择到所有节点的总距离最 小的两个候选点为机场点，建立初始解，并利用选址-路径模型的目标函数计算初始解的带惩罚的价值函数值； 从扰动程序下的三个邻域结构中随机选取一个邻域结构，作用在当前初始解上进 行扰动，得到更新后的解，并以作为初始解，采用禁忌搜索算法对解进行更新，获得新 解；根据接受准则，应用模拟退火方法判断新解是否被接受为当前最优解； 当迭代次数大于可行性迭代次数后，根据可行性阶段标志判断，选择是否需要对当前最优解执行可行性阶段；最后，判断迭代次数是否达到最大迭代次数；如果是，则输出可行化后的当前最好解； 否则，返回继续执行下一次迭代，将新解进行扰动和更新。

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