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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于时空网络的列车与客货路径协同重调度方法、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：CN120579866B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511086432.3，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于时空网络的列车与客货路径协同重调度方法、系统是由占曙光;杨婧琰;王典;戴延泽设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空网络的列车与客货路径协同重调度方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时空网络的列车与客货路径协同重调度方法、系统，涉及铁路列车调度技术领域。本发明基于目标铁路物理网络构建出时空网络，进而建立三个子问题的协同重调度模型，并结合拉格朗日松弛法、交替方向乘子法、线性化方法、动态规划法进行多轮迭代运算以得到最终的协同调度方案。本发明深入研究了高铁线路中断后列车重新调度问题，为列车重新分配停站股道、安排到发时间的同时还考虑了客货运路径重构，提供了合理设计的、深度耦合的协同重调度模型，并实现了对其的求解。本发明不仅能提供精细化的列车路径调整策略和客货换乘方案，同时也充分考虑了乘客与货物在运输需求上的差异性，提升了最终的协同调度方案的现实适用性。

本发明授权基于时空网络的列车与客货路径协同重调度方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空网络的列车与客货路径协同重调度方法，其特征在于，包括：将目标铁路物理网络抽象转换成有向无环图G； 其中，G的表达式为：G=N,L；N表示G中的节点集合；L表示G中的边集合； 其中，N的表达式为： ； 式中，S表示车站集合；s表示S中的第s个车站；Ωs表示s处的股道集合；ω表示Ωs中的第ω条股道；表示s的进站节点；表示s的出站节点；表示进入ω的股道起点；表示离开ω的股道终点；K表示列车集合；k表示K中的第k个列车；ok表示k的虚拟起点；dk表示k的虚拟终点；P表示乘客集合；p表示P中的第p个乘客；op表示p的虚拟起点；dp表示p的虚拟终点；C表示货物集合；c表示C中的第c个货物；oc表示c的虚拟起点；dc表示c的虚拟终点； 其中，L的表达式为： ； 式中，lins表示与s内相关的边；louts表示与s外相关的边；将G拓展为时空网络GT，并划分成列车时空网络Gtr、乘客时空网络Gpa、货物时空网络Gca以分别模拟列车、乘客、货物在铁路上的运行过程； 其中，Gtr、Gpa、Gca的构建方法包括： S201，向G增加时间维度T以得到GT； 其中，T={η,2η,3η,…,n×η}；n表示时间间隔总数；η表示基本时间间隔； GT=NT,LT；NT表示GT中的时空节点集合；LT表示GT中的时空弧集合； S202，按照目标对象对GT进行划分以得到Gtr、Gpa、Gca； 其中，Gtr=Vtr,Atr，Gpa=Vpa,Apa，Gca=Vca,Aca； 式中，Vtr表示与列车相关的时空节点集合；Atr表示与列车相关的时空弧集合；Vpa表示与乘客相关的时空节点集合；Apa表示与乘客相关的时空弧集合；Vca表示与货物相关的时空节点集合；Aca表示与货物相关的时空弧集合； 基于Gtr、Gpa、Gca建立三个子问题的协同重调度模型；其中，三个子问题包括：列车运行调整问题、乘客路径选择问题、货物路径选择问题；协同重调度模型的表达式为：minZ; s.t.R1~R7；式中，Z表示协同总成本；R1为列车流平衡约束；R2为乘客流平衡约束；R3为货物流平衡约束；R4为车站容量及区间安全运行约束；R5为乘客预定列车约束；R6为列车容量约束；R7表示中断区间约束； Z的表达式为： ； 式中，为权重值；Ztr表示列车总运行成本；Zpa表示乘客总出行成本；Zca表示货物总运输成本；、、分别表示三个子问题单独调度的最优解；表示Atr中k可使用的时空弧集合；表示Apa中p可使用的时空弧集合；表示Aca中c可使用的时空弧集合；a表征某条时空弧；表示k使用a的成本；表示k使用a的可能性；表示p使用a的成本；表示p使用a的可能性；np表示p的乘客数量；表示c使用a的成本；表示c使用a的可能性；nc表示c的货物数量； 将Gtr、Gpa、Gca属于AD的时空弧去除或设为不可选择，以更新minZ;s.t.R1~R7为minZ; s.t.R1~R6；其中，AD表示不可行弧集合； 结合拉格朗日松弛法、交替方向乘子法、线性化方法、动态规划法对minZ;s.t.R1~R6进行多轮迭代运算直至迭代结果收敛，并将此时的迭代结果作为最终的协同调度方案； 其中，每轮迭代运算的方法包括： S4021，将R6通过拉格朗日松弛法引入minZ中以实现松弛、并更新minZ;s.t.R1~R6为；其中，表示更新后的协同总成本； S4022，将分解成三个子问题的更新模型； 其中，列车运行调整问题的更新模型为： ； 式中，表示更新后的列车总运行成本； 乘客路径选择问题的更新模型为： ； 式中，表示更新后的乘客总出行成本； 货物路径选择问题的更新模型为： ； 式中，表示更新后的货物总运输成本； S4023，对进行多轮求解直至列车之间不存在冲突，即得到该轮迭代的列车运行方案； S4024，先对进行简化处理成每个乘客的最短路径问题；再采用动态规划法在该轮迭代的列车运行方案的基础上对每个乘客的最短路径问题进行求解，以得到该轮迭代的乘客路径方案； S4025，先对进行简化处理成每个货物的最短路径问题；再采用动态规划法在该轮迭代的列车运行方案、该轮迭代的乘客路径方案的基础上对每个货物的最短路径问题进行求解，以得到该轮迭代的货物路径方案； S4026，若迭代结果出现收敛，则将此时的迭代结果作为最终的协同调度方案；否则，返回S4021、并调整从而进行新一轮迭代。

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