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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆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：CN119152679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411260943.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法是由马海平;张丽淼;张兴义;张海峰;潘贺斌;张文耀设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法，包括：步骤1，根据目标区域的交通网络进行抽象化的网络建模；步骤2，根据目标区域网络情况，进行相关OD对流量数据，道路信息等进行数据整理和清洗；步骤3，构建基于用户均衡以及系统最优建立优化的目标函数；步骤4，设置道路合理化的条件约束；步骤5，基于约束多目标优化算法对OD流量进行分配，最大化实现系统最优和个人最优的道路流量分配。本发明从交通流量分配的角度出发，结合约束多目标优化方法，能有效的同时优化交通系统中用户最优均衡和系统最优，为决策者提供更多元的决策选择，从而减少城市的道路拥堵。

本发明授权一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法在权利要求书中公布了：1.一种平衡用户和系统需求的智能交通车辆调度方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1. 将目标区域中各个道路交叉点抽象为道路节点，各个道路交叉点之间的道路抽象为边，从而对目标区域进行抽象化建模，得到目标区域的真实交通网络图G = N,E，其中，N表示真实交通网络图G中的道路节点集，且N = {n1, n2, … ni …nm}，其中，ni表示第i个道路节点，m为道路节点的总数；E表示真实交通网络图G中的边集，且E = {e1, e2, … ea … eM}，其中，ea表示E中的第a条道路；M表示道路的总数； 步骤2. 计算真实道路网络图G中第a条道路ea的最大车辆容量Ca、第a条道路ea的自由通过时间FFTa和第a条道路ea的通过旅行时间ta； 步骤 3.构建智能交通调度优化模型； 步骤3.1.根据式4定义智能交通调度优化模型在车辆均衡情况下的第一目标函数F1：    4式4中，flowa表示第a条道路ea的实际车流量，和为2个固定参数； 步骤3.2.根据式5定义智能交通调度优化模型在交通网络最优情况下的第二目标函数F2：    5步骤4.根据真实交通情况，分别建立道路容量约束和真实路径约束； 步骤4.1利用式6建立智能交通调度优化模型的道路容量约束：  6步骤4.2. 建立智能交通调度优化模型的真实路径约束，包括：所述真实路径中不存在环结构，且所述真实路径是一条从源点到终点的连通路径； 步骤5. 基于约束多目标优化算法对智能交通调度优化模型进行求解，得一组平衡用户和系统需求的车辆调度方案； 步骤5.1. 随机初始化生成满足约束的初始种群； 定义并初始化当前迭代次数t = 0，设置最大迭代次数为tmax，随机初始化生成P个满足约束条件的车辆调度方案并构成第t代种群；其中，为第t代种群St中的第i个个体； 将每个个体编码为Y×M的二进制数，代表包含真实交通网络图G中所有车辆的第i个车辆调度方案；其中，Y表示车辆数，且每个个体中每辆车对应一个M位的二进制数，M位的二进制数中的每一位代表相应车辆是否行驶对应位上的道路； 步骤5.2. 计算第t代种群St中每个个体的拥挤距离和目标值后，通过竞标赛选择算子从第t代种群St中选择个父代个体，并使用模拟二进制交叉算子对个父代个体进行交叉，再利用多项式变异算子对剩余的个父代个体进行变异，从而由交叉后的个父代个体和变异后的个父代个体组成第t代中间种群Qt； 步骤5.3.对中间种群Qt进行交叉和变异操作，生成第t代的新种群Zt； 步骤5.4.将第t代种群St与第t代的新种群Zt合并后，形成维度为2P的第t代联合种群Rt； 步骤5.5.计算第t代联合种群Rt中每个个体的拥挤距离和目标值，再通过非支配排序从Rt中选择P个满足道路容量约束和真实路径约束的个体组成第t+1代种群St+1； 步骤5.6.将t+1赋值给t后，返回步骤5.2，直到达到ttmax为止，从而得到第tmax代种群，步骤5.7.对中每个个体进行非支配排序后，从中选取帕累托最优的个体组成一组最优车辆调度方案集Sbest，Sbest中的每个个体均是一个平衡用户和系统需求的最优车辆调度方案。

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