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龙图腾网获悉中船赛思亿(无锡)电气科技有限公司;中船赛思亿(福建)电气科技有限公司申请的专利基于遗传算法和地理信息的航线优化方法及系统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：CN120373602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510862984.2，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于遗传算法和地理信息的航线优化方法及系统是由邵诗逸;乌云翔;常国梅;武治江;高双建;张慧设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法和地理信息的航线优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于遗传算法和地理信息的航线优化方法及系统，涉及智能导航与路径规划技术领域，包括接收与航线规划相关的地理数据，构建多层级空间索引；采用航点优化算法，在空间索引支持下，利用基于种群多样性自适应调整的遗传算法，确定航线的航点序列；针对所述航点序列中任意两个相邻航点，采用路径优化算法，结合空间索引提供的地理信息，利用遗传算法生成对应的最优路径段；对最优路径段进行迭代优化，对所述航点序列和最优路径段进行迭代优化，收敛后将优化结果集成至自主导航系统。显著提升了空间信息处理效率，有效剔除高风险与受限区域，实现对全局航线结构的最优布局。

本发明授权基于遗传算法和地理信息的航线优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于遗传算法和地理信息的航线优化方法，其特征在于，包括： 接收与航线规划相关的地理信息数据，构建多层级空间索引； 采用航点优化算法，在空间索引支持下，利用基于种群多样性自适应调整的遗传算法，确定航线的航点序列；所述航点优化算法包括：基于粗粒度空间索引结构中各索引节点所存储的空域标签集合、风险等级字段和任务规则标签字段，设置筛选规则，对各索引节点进行筛选，提取中心坐标点作为候选航点，并基于所述候选航点建立候选航点集合； 针对所述航点序列中任意两个相邻航点，采用路径优化算法，结合空间索引提供的地理信息数据，利用遗传算法生成对应的最优路径段； 对最优路径段进行迭代优化，对所述航点序列和最优路径段进行迭代优化，收敛后将优化结果集成至自主导航系统； 所述多层级空间索引包括，粗粒度空间索引层和细粒度空间索引层； 所述地理信息数据包括，静态类数据和动态类数据；其中静态类数据包括区域地形数据、空域管理数据和区域任务规则数据，动态类数据包括静态环境数据和动态环境数据； 基于所述静态类数据构建粗粒度空间索引层，粗粒度索引以二维正方形区域为基本单元，单元边长设为L，L的取值依据任务区域面积进行预设；采用四叉树结构构建索引，索引节点存储包括：单元坐标范围、区域平均地形高度、空域标签集合、任务规则标签、风险等级字段以及唯一空间编码标识； 基于所述动态类数据构建细粒度空间索引层，细粒度索引以二维正方形空间单元进行划分，边长设为l，采用R树结构构建索引，所述索引节点中存储的字段包括静态字段和动态字段，其中静态字段包括空间单元的坐标范围、障碍物空间边界信息、节点状态标签以及空间编码信息，动态字段包括环境数据字段值及其对应的时间戳信息； 所述路径优化算法包括，根据所述航点序列中任意两个相邻航点，构建路径段优化任务；所述路径段由起点、终点及若干路径点组成； 基于细粒度空间索引层，调用路径点所处空间索引节点中的字段信息，结合任务时间步，建立路径点与时序环境数据之间的绑定关系； 采用A*搜索算法在所述细粒度空间索引层中执行路径搜索，依据路径点的累计环境代价与启发函数构建路径代价函数，生成初始路径段； 基于所述初始路径段，引入路径扰动机制，生成扰动路径段个体为遗传算法的初始种群； 在遗传算法进化过程中，以路径段长度、路径节点的风险等级字段、时间步下的动态环境字段值和路径曲率构建适应度函数，对每一代产生的路径个体均采用空间-时间双重约束机制进行有效性筛选，确保仅满足环境与空间要求的路径个体能够进入下一代种群； 当路径段优化满足收敛条件或达到最大迭代次数后，输出对应最优路径段，将所有路径段的最优结果拼接形成完整路径集合，作为用于航线质量评估与后续航点序列迭代更新的输入。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中船赛思亿(无锡)电气科技有限公司;中船赛思亿(福建)电气科技有限公司，其通讯地址为：214100 江苏省无锡市新吴区开发区83号-D地块；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。