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龙图腾网获悉东北林业大学申请的专利一种双源无轨电车多线路协同的鲁棒管控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：CN118982135B 。

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：202410966492.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种双源无轨电车多线路协同的鲁棒管控方法是由胡宝雨;尚华东设计研发完成，并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双源无轨电车多线路协同的鲁棒管控方法在说明书摘要公布了：一种双源无轨电车多线路协同的鲁棒管控方法，涉及一种双源无轨电车的管控方法。本发明是要解决目前双源无轨电车运行过程中未考虑车辆实际所处的站点的空间关联性和车辆协同性导致的局部空间甚至更大范围拥堵的问题。本发明所建立的模型为混合整数非线性规划模型，属于最小最大优化问题，旨在寻找最差场景下表现良好的解。本发明通过考虑动态环境下行驶时间与停靠时间的不确定性，聚焦双源无轨电车运行特性，提出双源无轨电车多线路协同的鲁棒管控方法，即使在较差的状况下也能保持运行状态的稳定，提升线网中的乘客换乘的换乘效率，降低车辆串车风险，并提高双源无轨电车线路运营服务的规律性，实现静态调度计划的鲁棒性。

本发明授权一种双源无轨电车多线路协同的鲁棒管控方法在权利要求书中公布了：1.一种双源无轨电车多线路协同的鲁棒管控方法，其特征在于双源无轨电车多线路协同的鲁棒管控方法是按以下步骤进行的： 步骤一：选择双源无轨电车线路构建线路网络，建立网络中各交通节点属性集用于存储线路与交通节点信息； 所述的各交通节点属性集包括起始站、终点站、共同站点、非共同站点、自动捕捉器数量和位置、合线器数量和位置、供电网络分段数量和位置、脱线路段的分布与长度；共同站点包括换乘站点与非换乘站点； 步骤二：根据要管控的时段，建立车次运行状态集用于存储车次运行信息； 所述的车次运行状态包括管控时段内各线路上行与下行的发车次数、车辆行驶路径、发车频率范围、计划的发车间隔和初始发车时刻表和到站时间； 步骤三：收集之前一个月内管控时段内的自动车辆定位AVL数据，计算出相邻站点的行驶时间，以分钟为单位四舍五入取整，纳入相邻站点的行驶时间集合内，得到了具有上下界的相邻站点行驶时间的整数集合； 步骤四：利用双源无轨电车上的IC卡与二维码数据，采集之前一个月内管控时段内各站点的上车乘客数据，计算每条路线各站点的平均乘客到达率； 步骤五：聚焦双源无轨电车运行特性，构建双源无轨电车时刻表多线路协同的鲁棒优化模型： 1、确定目标函数 1车辆协同次数最大化 乘客选用可换乘的最后一个站点换乘，而其余的共同站点看作非换乘站点；针对换乘站点与非换乘站点分别设置协同时间窗，最后相加得到总协同次数； 车辆到达换乘站点的最短间隔wb使乘客有足够的时间换乘，而最长间隔Wb则保障换乘等待时间不会太长；若线路l的车次n与线路j的车次m到达换乘站点b处的时间差在时间窗[wb,Wb]内，则将两车次视作协同换乘车次，二元变量记为1，否则记为0； 表示线路l上第n辆车到达站点b的时刻，表示线路j上第m辆车到达站点b的时刻； 为避免车辆在非换乘站点发生拥堵，同样需要设置到达时间窗，最短间隔vb，最长间隔Vb，若线路l的车次n与线路j车次m到达非换乘站点b处的时间差大于vb，同时小于Vb，则将两车次视作协同进站车次，采用公式2中的二元变量判定车次是否协同进站； 公式3表示上行换乘站点与非换乘站点的车辆协同次数，角标上的1代表上行方向；公式4表示下行换乘站点与非换乘站点的车辆协同次数，角标上的2为下行方向；公式5表示总协同次数最大化的目标； maxF1＝F1+F25 2车队规模最小化 完成所有车次任务所需要的最少的车辆数等于各场站最大逆差值之和，将线路首末站作为双源无轨电车场站，针对各场站分别计算最大逆差函数并求和，得到最小车队规模； 公式6-8表示了利用逆差函数计算车队规模的过程，其中T1与T2为管控时段的起始与终止时刻，表示在t时刻线路l的第n个车次已从场站d发出；SDl,t表示截止至时刻t场站d发出的车辆数；表示在t时刻线路l的第n个车次已到达场站d，EDl,t表示截止至时刻t到达场站d的车辆数，maxSDl,t-EDl,t表示场站d的最大逆差函数； 3车头时距偏差最小化 本发明选择共同站点和自动捕捉器这两类易发生拥堵的节点来分析车头时距偏差；在频率设置阶段已确定线路发车频率，计算出计划车头时距hl,n,b是车辆在站点b的车头时距，hl,n,a是车辆在自动捕捉器处a的车头时距； 公式9表示所有站点的平均车头时距偏差； 公式10表示所有自动捕捉器处的平均车头时距偏差； 公式11表示最小化平均车头时距偏差的目标， minF3＝Fa+Fb11 2、约束部分包括发车间隔约束、运行装置约束、供电网络分段承载能力约束和脱线路段速度约束； 3、确定整合模型 为降低双源无轨电车的行驶时间和停靠时间的波动对公交公司与乘客利益的影响，寻求即使在动态环境下也能表现良好的时刻表，建立多目标的鲁棒优化模型，并将三个目标函数转化为最小最大问题的形式： 步骤六：基于车辆行驶约束条件，针对目标函数转化的最小最大问题形式，进行多目标最小最大差分进化算法求解：要求解多目标的最小最大优化问题，将最小最大差分进化算法与快速非支配排序算法和拥挤距离算法结合，利用惩罚函数将有约束问题转化为无约束问题，改进变异策略，提出多目标最小最大差分进化算法； 步骤七：算法生成帕累托解，选择最优方案，输出鲁棒时刻表。

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