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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于场景预测的动态路径规划方法及设备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：CN119721421B 。

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：202411910669.4，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于场景预测的动态路径规划方法及设备是由项小书;胡涛;江浩;王朝设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于场景预测的动态路径规划方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于场景预测的动态路径规划方法及设备，包括以下步骤：构建静态车辆路径规划模型；建立动态车辆路径规划的目标函数；计算潜在客户影响程度；根据潜在客户影响程度，构建预测客户集；基于预测客户集，进行动态车辆路径问题的求解。本发明根据潜在客户对已知客户路径的改变程度，计算每个潜在客户的影响程度；利用影响程度通过轮盘赌生成预测场景；在固定时间片上根据预测场景更新路径信息，以提升规划效率和解的质量；基于周期性重优化与连续性重优化的方法对场景状态进行调整；为待访问和已访问的路线设定禁忌列表，避免局部搜索和贪婪插入过程中影响既定路线。本方法有效解决了动态路径规划中的路径优化问题。

本发明授权基于场景预测的动态路径规划方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于场景预测的动态路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤，S1、构建静态车辆路径规划模型； S2、建立动态车辆路径规划的目标函数； S3、计算潜在客户影响程度； S4、根据潜在客户影响程度，构建预测客户集； S5、基于预测客户集，进行动态车辆路径问题的求解； 应用于由1个仓库、n个客户、m辆运输车所组成的场景中，由所述1个仓库和n个客户构成节点集，，其中，中的客户划分为已知客户和潜在客户，从而得到已知客户集和潜在客户集； 将节点集中各个节点之间直线路径作为边集；其中，表示任意第个节点和第个节点之间的直线路径；记所述直线路径的直线距离记为；令每辆运输车的最大载重量均为；假设所有的车辆均是以仓库为起点和终点； 步骤S1具体包括，步骤1.1、给定路径规划时长为T，并将T均为个等长的时间片，定义任一时间片的序号为q，并初始化=1；步骤1.2、将前第个时间片出现的所有客户作为已知客户集合，将当前第个时间片出现的所有客户作为新客户集合； 步骤1.3、利用式1建立当前第个时间片下静态车辆路径规划模型的目标函数： 1式1表示所有车辆的总行驶路程，表示第个时间片下第辆运输车第个节点和第个节点之间的直线距离，表示第个时间片下第u辆车是否经过第个节点和第个节点之间的直线路径，若经过，则令1，否则，令； 步骤1.2、利用式2‑式7构建当前第个时间片下静态车辆路径规划模型的约束条件： 234567式2 和 式3 表明每个客户必须且只能访问一次; 式4中m是位于仓库的车辆总数，表示从仓库出发的车辆，约束4确保调度的车辆数量不应大于仓库中提供的车辆总数； 式5是子环消除约束，表示集合中的客户数量； 式6、7中表示客户的需求，式6保证每条路线上的总需求不能超过车辆的容量；步骤2中利用式8建立动态车辆路径规划的目标函数： 8； 步骤3包括，已知客户集中添加一个潜在客户，从而构成第l个临时客户集，根据当前第个时间片下静态车辆路径规划模型，对进行求解，得到对应客户访问路径序列，从而根据计算潜在客户的影响程度； 步骤3.1、利用式9计算配送车辆的容量： 9式9中，表示已知客户集中的已知客户数量；步骤3.2、根据利用蚁群算法对构成的客户集进行求解，获得客户访问序列，并计算客户访问序列的长度为;利用蚁群算法对进行求解，获得客户访问序列,并计算客户访问序列的长度为; 步骤3.3、根据获得的客户访问序列和客户访问序列的长度根据公式10‑14计算潜在客户的影响程度； 1011121314函数计算方式为：将潜在客户从中删除，获得删除之后的客户访问序列，对比和相同位置上的客户的不同数量，函数表示的解中包含的客户数量；α和β为控制参数调节扰动对出行成本和路线的重要程度，式14中表示计算获取的潜在客户影响的程度。

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