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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于多智能体模型的电动化众包货运系统建模与优化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：CN121072873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511227194.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多智能体模型的电动化众包货运系统建模与优化方法是由缪鸿志;吴佳雨;李歆蔚;李宝德;刘鑫;甘佐贤;张翔设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体模型的电动化众包货运系统建模与优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多智能体模型的电动化众包货运系统建模与优化方法，所述方法包括构建基于多智能体模型的电动化众包货运系统；为电动化众包货运系统配置系统运营优化模型，其包括用于允许二次分配的动态车货匹配优化模型；用于实现车队能量管理的融合紧急充电与预防性充电的混合充电优化模型；以及用于量化评估净收益以优化车辆运力空间配置指标的基于实时期望计算的空车调度优化模型；根据系统运营优化模型，实现对基于多智能体模型的电动化众包货运系统的运营优化。本发明解决了在高度复杂的系统运行环境中，现有的方法存在电动货车续航限制、充电设施容量约束与需求时空不均等耦合带来的运营难题的技术问题。

本发明授权基于多智能体模型的电动化众包货运系统建模与优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体模型的电动化众包货运系统建模与优化方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1：构建基于多智能体模型的电动化众包货运系统； 且所述电动化众包货运系统的构建方法，具体包括步骤： S11：基于离散化方法构建电动化众包货运系统的仿真时空网络； S12：根据仿真时空网络定义智能体模型； 且智能体模型至少包括货物Agent、电动车Agent以及充电站Agent； S13：基于智能体模型构建关于电动化众包货运系统的交互规则； 且交互规则至少包括车货匹配规则、充电调度规则以及空车调度规则； S2：为电动化众包货运系统配置对应的系统运营优化模型； 且所述系统运营优化模型包括： 用于允许二次分配的动态车货匹配优化模型；用于实现车队能量管理的融合紧急充电与预防性充电的混合充电优化模型；以及用于量化评估净收益以优化车辆运力空间配置指标的基于实时期望计算的空车调度优化模型； 用于允许二次分配的动态车货匹配优化模型，包括车货匹配目标函数与第一约束条件： 所述车货匹配目标函数的表达式为 式中：表示定义的扩展集合；表示未分配货物集合；表示已完成初步匹配但车辆尚未到达取货点的货物集合；表示空闲车辆集合；表示已完成初步匹配但车辆尚未到达取货点的在途车辆集合；表示匹配效用；表示货物与车辆是否匹配的决策变量且；表示货物的等待时间归一化值；表示车货距离；表示车货距离权重系数；表示用于平衡时效性与经济性的货物等待时间权重系数；表示惩罚权重系数；表示二次分配惩罚系数；表示车辆是否已经完成匹配的决策变量；表示确定电动车是否在上一时间步已经和货物完成匹配的决策变量； 所述第一约束条件包括 确保未分配货物必须被分配的分配唯一性约束： 式中：表示货物是否已分配的标识变量； 限制货物最多被重分配一次的重分配次数约束： 式中：表示被标识货物是否已被重分配的决策变量； 保证车辆完成运输任务后，剩余电量足以到达最近充电站的能量可行性约束： 式中：表示车辆当前剩余里程；表示车辆到货物距离；表示货物运输里程；表示到最近充电站距离；表示充电站Agent的集合；表示充电站个体； S3：根据系统运营优化模型，实现对基于多智能体模型的电动化众包货运系统的运营优化。

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