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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司;三峡电能有限公司申请的专利一种基于非合作博弈的电动重卡换电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：CN118798682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202410952647.8，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于非合作博弈的电动重卡换电调度方法是由韩涛;贺伟;刘仕伟;张豫;崔立超;马作甫;夏建华;王枭设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非合作博弈的电动重卡换电调度方法在说明书摘要公布了：一种基于非合作博弈的电动重卡换电调度方法，包括以下步骤：S1、由云端系统采集换电预约信息和换电站信息，以全体电动重卡的行驶距离总和为目标函数，建立集中式调度模型，结果作为非合作博弈模型的初始解；S2、以每辆电动重卡为博弈主体，以其换电价格、行驶距离和排队时间为目标函数，建立非合作博弈模型；S3、建立基于Jacobi最优响应方法的非合作博弈求解框架。S4、基于历史数据设计并训练深度神经网络，结合分支‑切割法求解每次迭代中各电动重卡的最优策略。本发明所要解决的技术问题是提供一种基于非合作博弈的电动重卡换电调度方法，通过Jacobi最优响应算法进行重卡间最优策略的迭代以达到纳什均衡，并利用深度神经网络结合分支‑切割法来加速每次迭代中各电动重卡的最优策略的求解，以实现换电过程的高效运行，减少司机换电等待时间。

本发明授权一种基于非合作博弈的电动重卡换电调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非合作博弈的电动重卡换电调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、由云端系统采集换电预约信息和换电站信息，以全体电动重卡的行驶距离总和为目标函数，建立集中式调度模型，结果作为非合作博弈模型的初始解； S2、以每辆电动重卡为博弈主体，以其换电价格、行驶距离和排队时间为目标函数，建立非合作博弈模型； S3、建立基于Jacobi最优响应方法的非合作博弈求解框架； S4、基于历史数据设计并训练深度神经网络，结合分支‑切割法求解每次迭代中各电动重卡的最优策略； 所述步骤S3包括以下步骤： S31、将步骤1计算得出的最优解用作非合作博弈模型的初始解，并计算每个电动重卡在该初始解下的效用函数值；设置迭代次数； S32、选择博弈参与者子集，即电动重卡子集，在每次迭代中，选择一部分参与者来更新他们的策略，主要选择上次迭代中目标函数值较大的参与者，多个参与者在更新策略的过程中彼此之间的决策是独立的，因此可以使用并行计算的方法。

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