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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于数字孪生的路径优化与资源智能调度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：CN120782229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511293934.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于数字孪生的路径优化与资源智能调度方法及系统是由刘会荣;潘建兵;邓志祥;王书恒设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的路径优化与资源智能调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的路径优化与资源智能调度方法及系统，该方法包括如下步骤：构建灾区基础设施的数字孪生三维模型实现三维场景重构；基于多目标函数构建抢修路径优化模型对数字孪生三维模型中各地点之间的路径进行优化；建立作业资源多目标调度模型，实现数字孪生三维模型的资源智能调度；设置调度与执行的约束条件；采用模型预测控制思想，每隔一个调度周期对多目标路径优化模型与作业资源多目标调度模型进行一次更新；本发明可实现抢修路径与资源调度的协同优化，结合地形与风险约束生成最优方案，提升抢修作业效率。

本发明授权一种基于数字孪生的路径优化与资源智能调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的路径优化与资源智能调度方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：构建灾区基础设施的数字孪生三维模型实现三维场景重构； 步骤S2：基于多目标函数构建抢修路径优化模型对数字孪生三维模型中各地点之间的路径进行优化； 步骤S3：建立作业资源多目标调度模型，实现数字孪生三维模型中的资源智能调度； 步骤S4：设置调度与执行的约束条件，包括人员设备出勤约束、路径可通达性约束、任务完成时限约束、人员能力匹配约束和动态灾后障碍物约束； 步骤S5：采用模型预测控制思想，每隔一个调度周期对多目标路径优化模型与作业资源多目标调度模型进行一次更新； 步骤S2的具体过程为： 步骤S2.1：基于图模型将所述数字孪生三维模型中的灾区道路场景作为一个加权有向图，其中，表示顶点集，代表数字孪生三维模型中的地点，表示边集，代表数字孪生三维模型中各地点之间的路径，表示权函数，代表路径的原始代价； 步骤S2.2：利用改进Dijkstra算法寻找从起点到所有顶点的最小代价路径即最短路径；对于任意顶点，定义从起点到的最小代价路径的总代价为： ； 式中，表示所有从起点到的路径；表示路径中的某条边；表示的权值； 最短路径满足贝尔曼最优性原则： ； 式中，表示从顶点到的有向边；表示从到的最小代价路径的总代价；表示边的权值； 步骤S2.3：确定路径优化的多目标属性，包括长度、耗时、资源搬运运输代价、路径风险指标；量化加权有向图中每条边的多目标属性，设定加权系数，构造边的多维度综合代价： ； 式中，表示边的实际长度；表示边的预计耗时；表示边的资源搬运运输代价；表示边的风险指标；、、、分别表示长度、耗时、资源和风险的加权系数； 步骤S2.4：以“路径综合代价最小”为目标，构建路径优化的目标函数： ； 式中，表示路径的多维度综合代价；表示路径的长度代价总和，由路径上所有边的累加得到；表示路径的耗时代价总和，由路径上所有边的累加得到；表示路径的资源搬运运输代价总和，由路径上所有边的累加得到；表示路径的风险代价总和，由路径上所有边的累加得到； 通过最小化，得到灾区场景下综合代价最优的路径。

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