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龙图腾网获悉南京国立资产管理有限责任公司申请的专利停车位推荐与预留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：CN120452245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510961873.7，技术领域涉及：G08G1/14；该发明授权停车位推荐与预留方法是由罗从启;吴骝明;童玉莹;周丽娟;谢文兵;余磊;季风设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本停车位推荐与预留方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种停车位推荐与预留方法，包括：规整所获取的多源异构数据，以生成停车场静态属性数据、实时车位状态数据与动态用户请求数据；依据能够基于性能反馈进行自适应演化的模糊规则集，运用模糊推理构建客观基础势场；采用分层贝叶斯与注意力机制等方法，对用户的长短期偏好进行建模，以生成用户主观偏好调制器；融合客观势场、主观调制器以及参数可动态调整的多智能体排斥势场，构建系统总势能函数，并通过求解该函数的最小值来确定并输出面向所有用户的、冲突规避的协同引导策略。本发明能够提供高效、个性化且具备宏观协同能力的停车引导，显著提升用户体验和停车场运行效率。

本发明授权停车位推荐与预留方法在权利要求书中公布了：1.一种停车位推荐与预留方法，其特征在于，包括： 处理已获取的多源异构数据，生成停车场静态属性数据、实时车位状态数据与动态用户请求数据； 依据停车场静态属性数据与实时车位状态数据，运用模糊推理构建客观基础势场，包括：对每一个状态为未占用的车位，从停车场静态属性数据和实时车位状态数据中提取其多维度属性，形成车位多维数值向量；从规则基因库中加载当前最优的模糊规则集，并通过模糊化、规则激活、推理、聚合及去模糊化，为每个车位计算出车位基础势能标量，所有这些标量的集合构成了客观基础势场； 基于动态用户请求数据与历史行为数据，采用贝叶斯推理生成用户主观偏好调制器； 融合客观基础势场、用户主观偏好调制器、以及根据所有活跃用户状态计算的动态排斥势场，构建系统总势能函数； 基于系统总势能函数执行全局优化，求解系统总势能函数的最小值，找到总能量最低的最优车位分配方案，将其转换为面向每个用户的具体导航路径指令，生成停车位的协同引导策略； 其中，在使用时，模糊推理所依据的规则集进行自适应演化，具体为： 获取由上一轮全局优化过程输出的、描述系统整体性能的系统总势能指标； 计算表征系统预测与用户实际选择之间差异的性能偏差度； 当系统总势能指标的持续劣化或性能偏差度的累积超过预设阈值时，对规则集的拓扑演化，生成新一代的最优模糊规则集； 其中，系统总势能函数包括： 基础分配势能项，其值为所有被分配用户的全局协同动态势能之和，用于衡量该分配方案的个体满意度总和；其中全局协同动态势能的计算过程包括：对于每个活跃用户，将其生成的用户主观偏好调制器作用于客观基础势场上，通过矩阵变换，为该用户生成个体主观势场；将所有用户的动态排斥势场进行线性叠加，得到多智能体排斥势场；将个体主观势场与多智能体排斥势场进行逐点合成，得到全局协同动态势能； 路径交叉惩罚势能项，其值为所有用户规划路径间的路径交叉惩罚之和，用于量化该分配方案所引发的潜在交通拥堵风险； 权重系数，用于对基础分配势能项和路径交叉惩罚势能项进行加权； 其中，生成用户主观偏好调制器的过程包括：采用贝叶斯推理，获得用户偏好概率分布；将用户偏好概率分布，通过指数响应函数转化为维度缩放因子向量；将维度缩放因子向量的各分量布设于矩阵的对角线上，构建出作为用户主观偏好调制器的仿射变换矩阵； 其中，动态排斥势场，包括： 排斥势场的影响幅度Aρ，由线性增长公式Aρ=Abase+kAρ确定；其中，ρ为实时交通密度，Abase为基础排斥幅度，kA为幅度增长系数； 排斥势场的影响半径σρ，由反比例衰减公式σρ=σbase1+kσρ确定；其中，σbase为基础排斥半径，kσ为半径衰减系数； 实时交通密度ρ为停车场内活跃寻车用户数与当前可用车位总数的比值。

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