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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利联合确定出租车调度策略与充电站定价策略的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：CN121391344B 。

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：202511970897.5，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权联合确定出租车调度策略与充电站定价策略的方法是由邱麟;杨桂香;张昊;李德纮设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合确定出租车调度策略与充电站定价策略的方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种联合确定出租车调度策略与充电站定价策略的方法，构建双层多智能体强化学习模型；获取出租车智能体和或充电站智能体与环境交互的当前时刻的状态信息；策略网络基于当前时刻的状态信息，计算并生成出租车智能体的调度动作，确定出租车智能体的调度策略；改进的双延迟深度确定性策略模型基于当前时刻的状态信息和历史状态信息，计算并生成充电站智能体的充电动作，确定充电站智能体的充电策略。本申请结合电动出租车的调度策略与充电定价策略，实现二者的协同优化。

本发明授权联合确定出租车调度策略与充电站定价策略的方法在权利要求书中公布了：1.一种联合确定出租车调度策略与充电站定价策略的方法，其特征在于，所述方法包括： 构建包括第一多智能体强化学习模型和第二多智能体强化学习模型的双层多智能体强化学习模型，所述第一多智能体强化学习模型中的各个智能体为出租车智能体，所述第二多智能体强化学习模型中的各个智能体为充电站智能体，各个出租车智能体设置对应的策略网络，各个充电站智能体设置对应改进的双延迟深度确定性策略模型，所述改进的双延迟深度确定性策略模型为Transformer编码器与双延迟深度确定性策略梯度算法模型的融合模型； 获取出租车智能体和充电站智能体与环境交互的当前时刻的状态信息，将所述当前时刻的状态信息输入所述双层多智能体强化学习模型，其中，所述状态信息包括全局车辆订单信息、出租车智能体的状态信息和充电站智能体的状态信息； 所述策略网络基于所述当前时刻的状态信息，计算并生成出租车智能体的调度动作，基于所述调度动作确定出租车智能体的调度策略，其中，所述调度策略包括出租车智能体未被分配订单和未满载的出租车智能体被分配至目标订单； 所述改进的双延迟深度确定性策略模型基于所述当前时刻的状态信息和历史状态信息，计算并生成充电站智能体的充电动作，基于所述充电动作确定充电站智能体的充电策略，其中，所述充电策略包括所述充电站智能体的充电价格和分配给每一个出租车的充电功率。

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