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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种电动公交协调优化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：CN114912736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210240311.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种电动公交协调优化调度方法是由戚湧;栾泊蓉;周竹萍;何流设计研发完成，并于2022-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动公交协调优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电动公交协调优化调度方法，属于智慧公交技术领域。本发明从时间、空间两个尺度全面优化电动公交调度策略，建立考虑车辆容量、考虑换乘问题、考虑电动公交特性的公交调度双层规划模型，并根据遗传算法对模型进行求解。本发明能够生成涵盖时间与空间两方面的电动公交调度策略，使调度策略更贴合实际客流情况、更有实际效益。

本发明授权一种电动公交协调优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种电动公交协调优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据处理的步骤：对电动公交的公交运营数据、线路数据、客流数据进行清洗、预处理，统计客流交通起止点数据； 优化调度方案求解的步骤：基于数据处理的步骤中获得的数据，构建双层规划模型，通过遗传算法进行求解获取最佳公交发车间隔与最佳公交停站方案，所述双层规划模型由上层模型和下层模型构成，其中所述上层模型通过优化公交停站方案，使得全部车辆服务时间尽可能短、运营能耗成本达到最低，其目标函数如下： 其中，α、β分别为两个归一化加权系数，且α+β＝1；Δ为全部车辆的总路径行驶时间；Ql为线路l上单辆车一趟行程的固定服务成本；的值表示线路l上第k辆车在站点i是否越站，其中1为不越站，0为越站；为线路l上第k辆车在站点i需要的停靠时间；为线路l上第k辆车在站点i的上车人数；表示线路l上第k辆车在执行该班次后是否需要更换电池，其中如需更换电池否则Cbattery表示纯电动公交车辆单次换电成本；L为公交路网的线路总数，I为相应公交线路的站点总数，K为相应公交线路中电动公交的车次总数； 所述上层模型的约束条件为： 其中，Hl，k为线路l上第k辆车与上一班车的发车间隔；的值表示线路l上第k-1辆车在站点i是否越站；表示线路l上第k辆车运营行驶过程中单位电量能耗效用系数；e表示车辆持续满载运行单班次需要的电池电量，d表示所有乘客的平均乘车距离；tb为纯电动公交车辆换电时间； 所述下层模型通过优化公交发车间隔，在高峰时段调控发车数量，以期减少乘客的总候车时间，其目标函数如下： 其中，为线路l上想搭乘第k辆车在i站上车并在j站下车的乘客数量；为线路l上搭乘第k辆车交通起止点为ij的乘客的乘车时间；为线路l上搭乘第k辆车交通起止点为ij的乘客的候车时间；为在线路l上站点i因剩余容量有限而未能搭乘第k辆车的滞留乘客数；为线路l上第k+1辆车在站点i与上一辆车的车头时距；的值表示线路l上第k+1辆车在站点i是否越站；的值表示线路l上第k+1辆车在站点j是否越站；为线路l上第k+2辆车在站点i与上一辆车的车头时距； 所述下层模型的约束条件为： 其中，hmin、hmax分别为最小、最大发车间隔；为第k辆车上需要从线路l转线路m的乘客需花费的换乘时间；为第k辆车在线路l上站点i的剩余容量，C为车辆核载人数；M为线网调度时长； 所述通过遗传算法进行求解获取最佳公交发车间隔与最佳公交停站方案，包括以下步骤： 初始化参数步骤：设置种群规模的最大数量pop，并随机产生公交发车间隔、公交停站方案的个体，然后设置最大进化代数max，并设置进化代数计数器为1； 编码和初解步骤：对变量发车间隔和停站方案进行编码，以随机的初始值组成染色体的基因；如果变量满足约束条件，转计算和选择步骤；如果不满足，则应重新生成初始解； 计算和选择步骤：计算所有染色体的适应度值，通过轮盘赌法选择染色体，如果这一代染色体的适应度高于前一代，应保留这一代染色体作为当前最佳解；如果低于前一代，则放弃选择这一代染色体； 繁衍步骤：当前染色体通过交叉和突变行为产生下一代个体；如果每个个体都满足约束条件，则转停止步骤；如果不满足，则重新繁殖个体； 停止步骤：如果当前进化代数等于max，则停止循环，得到最优解；如果没有达到，则返回步骤计算和选择步骤。

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