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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利考虑混合请求以及公平性的灵活公交动态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：CN118736809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202410726019.8，技术领域涉及：G08G1/00；该发明授权考虑混合请求以及公平性的灵活公交动态调度方法是由巫威眺;朱彦辰;孙洁;靳文舟;卢凯设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑混合请求以及公平性的灵活公交动态调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑混合请求以及公平性的灵活公交动态调度方法，包括以下步骤：基于滚动时域框架建立马尔可夫决策过程模型，通过马尔科夫决策过程模型解释考虑混合请求及公平性的灵活公交动态调度问题；马尔科夫决策过程模型设计临时请求拒绝机制、预测误差修正机制和超期补偿机制，解决灵活公交动态调度中出现的问题；确定灵活公交动态调度的成本，建立马尔科夫决策过程模型的目标函数，设置马尔科夫决策过程模型的约束条件；基于多智能体强化学习定义核心要素，设计新型多智能体强化学习框架，求解灵活公交动态调度问题。本发明在降低运营成本、改善乘客公平性和提高服务质量方面具有显著优势，具有良好的求解性能，具备较强的实际应用前景。

本发明授权考虑混合请求以及公平性的灵活公交动态调度方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑混合请求以及公平性的灵活公交动态调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.基于滚动时域框架建立马尔可夫决策过程模型，通过马尔科夫决策过程模型解释考虑混合请求及公平性的灵活公交动态调度问题； S2.马尔科夫决策过程模型设计临时请求拒绝机制、预测误差修正机制和超期补偿机制，解决灵活公交动态调度中出现的问题； S3.确定灵活公交动态调度的成本，建立马尔科夫决策过程模型的目标函数，第一目标函数最小化总成本，第二目标函数优化临时请求等待时间公平性，设置马尔科夫决策过程模型的约束条件； S4.基于多智能体强化学习定义核心要素，设计新型多智能体强化学习框架，求解灵活公交动态调度问题； 步骤S1中，基于滚动时域框架建立马尔可夫决策过程模型，具体为： 将运营时段划分为|G|个长度为H的周期，每个周期g对应的请求集合为Ng，包括预约请求集合和临时请求集合在有需求预测的情况下，临时请求预计在周期g内提交，在没有需求预测的情况下，临时请求在周期g之前提交，但在周期g的规划阶段纳入临时请求集合为了建立马尔可夫决策过程模型，将每个周期g∈G划分为|T|个时间片，只在每个时间片开始时做出决策，每辆车辆在一个周期内的最大决策次数为|T|，设置优化执行阶段的缓冲时间为BT，在缓冲时间BT期间对下一个周期进行规划； G表示周期集合；T表示时间片集合；Ng＝{n|n＝1,2,…,|Ng|}，其中n表示请求编号； 步骤S2中，设计临时请求拒绝机制，具体为： 当临时请求无法在当前周期内分配给任何车辆时，考虑将其纳入下一周期进行规划，通过比较下一周期服务该临时请求产生的额外成本与拒绝该临时请求产生的惩罚成本，来评估接受该临时请求是否有益，如果服务临时请求的额外成本低于拒绝临时请求的惩罚成本，则将该临时请求纳入下一周期规划，否则拒绝该临时请求； 设计预测误差修正机制，具体为： 请求n的预测误差包括乘客数量错误、提交时间错误和站点错误三种类型，触发修正的条件为是否违反约束，是否违反约束从现有方案的规划路线和请求n的更新信息中得出；一旦预测误差不满足约束条件，就需要进行相应修正，以确保计划方案的有效性；假设请求n的预测乘客数为实际乘客数为qn，并计划分配给车辆k；当不仅在接取请求n时，而且在计划方案的后续路线中，都需要确定车辆k是否仍满足容量约束； 如果在更新路线中车辆k仍满足容量约束，则可以执行现有方案，否则，车辆k无法按预期服务请求n，即现有方案失败，需要进行相应修正以确保有效调度；修正从搜索是否有运行中的车辆可以服务请求n开始，如果没有车辆能服务请求n，则将其合并到下一周期的请求集合中； 设计超期补偿机制，具体为： 对于车辆k∈K，在每个周期初始化一个变量ATg,t,k，表示车辆k在周期g内时间片t下完成当前决策的时间戳，因此，当周期g结束时，ATg,|T|,k是其路线持续时间；如果ATg,|T|,kg·H，则车辆k在周期g内的路线rg,k的持续时间是超期的；在这种情况下，需要更新车辆k在下一周期g+1中的使用时间信息，即将ATg,|T|,k添加到下一周期的初始化中；K表示车辆集合； 步骤S3中，确定灵活公交动态调度的成本，具体为： 成本包括运输成本和乘客成本，运输成本为行驶里程和单位里程成本的乘积，表示为 式中，表示周期g的运输成本；δf表示单位里程成本；ig,t,k表示车辆k在周期g内时间片t下的站点；ig,t+1,k表示车辆k在周期g内时间片t+1下的站点；DISig,t,k,ig,t+1,k表示从站点ig,t,k到站点ig,t+1,k的距离； 乘客成本包括时间窗惩罚成本和拒绝惩罚成本，计算公式为 式中，表示周期g的乘客成本；为0-1变量，表示临时请求n被成功响应，表示临时请求n被拒绝；δe表示单位早到惩罚成本；qn表示请求n的上车人数；表示预约请求n的最早出发时间或临时请求的提交时间；表示请求n的接取时间；δl表示单位迟到惩罚成本；表示请求n的最晚出发时间；δb表示单位拒绝响应成本；Ng表示周期g内的请求集合。

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