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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利基于多目标优化的电动汽车充电路径规划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：CN120869180B 。

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：202511385268.6，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权基于多目标优化的电动汽车充电路径规划方法是由卢晨;蔡京升;孙小寒设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标优化的电动汽车充电路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电动汽车路径规划技术领域，公开了基于多目标优化的电动汽车充电路径规划方法。该方法首先获取电动汽车当前位置、目的地、电池状态、充电站位置及可用性等关键数据；基于这些数据构建多目标优化模型，应用优化算法生成初始的充电路径方案；随后分析动态交通流量数据及环境变化数据，据此对路径进行调整，迭代执行优化算法并更新路径方案，且在每次迭代中，将更新后的路径方案反馈至优化模型进行数据交互，以实现持续优化；最后根据设定的收敛条件终止迭代，输出最终的充电路径。该方法综合多类数据，通过多目标优化、动态调整与迭代更新，让充电路径规划更能适配实际出行中的各类情况，贴合用户出行需求。

本发明授权基于多目标优化的电动汽车充电路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标优化的电动汽车充电路径规划方法，其特征在于，包括以下操作：获取电动汽车的当前位置信息、目的地信息、电池状态数据、充电站位置数据及充电站可用性数据；基于所述当前位置信息、目的地信息、电池状态数据、充电站位置数据及充电站可用性数据，构建多目标优化模型； 应用优化算法生成初始充电路径方案；分析动态交通流量数据及环境变化数据以调整路径； 迭代执行优化算法并更新路径方案； 根据收敛条件终止迭代并输出最终充电路径； 在每次迭代中，将更新后的路径方案反馈至优化模型中进行数据交互，以持续优化充电路径； 所述构建多目标优化模型包括：设置优化目标参数，所述优化目标参数包括时间消耗最小化指标、能源成本最小化指标和电池健康度最大化指标； 基于所述优化目标参数，定义目标函数权重分配策略；通过粒子群优化算法初始化模型参数； 将所述当前位置信息、目的地信息、电池状态数据、充电站位置数据及充电站可用性数据作为输入变量输入模型； 生成初始优化函数值以驱动后续优化操作； 所述迭代执行优化算法并更新路径方案包括：在每次迭代中，应用遗传算法生成新路径方案； 评估新路径方案的目标函数值；比较新路径方案目标函数值与历史最优目标函数值； 若新路径方案目标函数值优于历史最优目标函数值，则更新路径方案； 否则保留历史路径方案；将更新后的路径方案存储并传递至收敛条件判断过程。

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