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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种共享电单车电池运输动态调度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：CN114626638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210380058.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种共享电单车电池运输动态调度优化方法是由杜佳俊;张敏霞;范志强;符杭杭设计研发完成，并于2022-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种共享电单车电池运输动态调度优化方法在说明书摘要公布了：一种共享电单车电池运输动态调度优化方法，首先根据共享电单车的现实情况设计了车辆途中补充电池的策略；然后建立了共享电单车电池运输动态调度优化问题模型，以在规定时间最大化车辆可更换电池数为目标，其中包括了停车点内低电量电单车数量的预测、周期更新时间内电单车的新增以及未服务停车点内低电量电单车数量的变化；最后设计了基于差分进化的混合水波优化算法求解车辆最大更换电池数。本发明解决运营商为区域共享电单车停车点中的低电量电单车更换电池的车辆路径规划问题。

本发明授权一种共享电单车电池运输动态调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种共享电单车电池运输动态调度优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：用t′表示当前时刻，初始时t＝0；用t*表示周期更新时间，即每隔时间t*获取停车点内的电单车信息，重新更新车辆路径；用t表示当前周期时间，即经过了几个更新周期的时间，初始阶段时t＝0；用S＝{s1,s2,…,sn}表示区域内有n个共享电单车停车点，表示为当前周期时间t停车点si内需要更换电池数，si∈S，即低电量电单车；用d表示电池仓库；用V＝{v1,v2,…,vk}表示仓库中停有的k辆同质运输车，其中车辆k能够装载的最大电池数为bk,max；每辆车的平均行驶速度表示为v，且每个停车点请求更换电池的数量满足有m个电池站供车辆在服务途中补充满电量电池，用H＝{h1,h2,…,hm}表示；仓库和停车点之间的距离为D1d,si，停车点之间的距离为D2si,sj，电池站和停车点之间的路程距离为D3hi,si，维护人员为一辆共享电单车更换电池所用的平均时间为μ，在电池站中装卸电池所用的平均时间为θ，车辆最大工作时间表示为步骤2：获取当前周期更新时间车辆的信息情况，包括车辆当前所处位置点、车辆到达位置点的时间、车辆完成位置点任务的时间、车辆剩余可更换电池数和车辆已更换电池数；将等待服务的停车点加入服务池；步骤3：以车辆当前所处位置作为起始点，并将等待服务池中的停车点信息、各车辆信息作为输入参数，经步骤19-34计算后得到车辆服务路径；假设服务池有g个停车点等待分配路径，则在当前周期时间t车辆vk的服务路径可表示为其中，nk表示为分配给车辆vk的停车点个数，s′k,j′表示为车辆k为其路径中的第j个停车点提供更换服务，1≤j≤nk，步骤4：用表示为车辆vk到达点j时的时间，当车辆k到达第一个停车点的行驶时间为：步骤5：用表示车辆vk完成点j任务时的时间，车辆vk更换第一个停车点中低电量电池的时间为：则车辆vk完成第一个停车点服务任务的时间为步骤6：用表示在T*k,j时的车辆vk剩余可更换电池数量，则此时车辆vk可更换电池数为：步骤7：车辆vk前往下一个停车站点为其服务，1j≤nk，如果则车辆前往附近适宜的电池站补充电池，再服务下一个停车点否则跳到步骤10；车辆vk在停车点处选择作为补充电池的最为适宜的电池站点为： 步骤8：车辆vk到达停车点时的时间为： 步骤9：车辆vk在停车点完成更换任务的时间为： 步骤10：车辆vk直接前往停车点到达停车点时的时间为： 步骤11：车辆vk直接前往停车点完成该点更换服务任务的时间为： 步骤12：当车辆vk服务完停车点后，车辆上剩余可更换电池的数量更新为： 步骤13：车辆vk在该周期时刻t内已更换的电单车电池数量为： 其中，round表示向下取整，ck为截止当前周期时间t时车辆vk在其路径上服务的停车点数量；步骤14：当前时刻t′≤t时，转至步骤7；否则，进入下一步骤；步骤15：若此时车辆在停车点，则等待它完成该点的任务，完成时的当前时刻为t′；若此时车辆在停车点i到停车点j的途中，则等待车辆完成点j的任务，完成时的当前时刻为t′；若此时车辆在电池站，则等待它完成该点的任务，完成时的当前时刻为t′；步骤16：保存当前时刻t′车辆vk的状况信息，包括车辆当前所处位置点、车辆到达位置点的时间、车辆完成位置点任务的时间、车辆剩余可更换电池数和车辆已更换电池数；步骤17：将周期时间t＝t′+t*，获取周期更新时间t*内所在区域停车点内低电量电单车的信息情况，其中包括有满足更换条件的新增停车点和尚未服务过的停车点；由于车辆在前往停车点的途中也会发生低电量电单车数量的变化，故在此根据当前停车点内的情况，将请求电池更换数量增大δ，预估值为并令即对停车点中电单车数量情况做个最大预估；步骤18：求得所有车辆最大能够更换低电量电单车的数量，结合步骤10、11、13，该问题的数学模型表示为： 步骤19：基于差分进化的离散水波优化算法，设计适应度函数，根据步骤18中的目标问题和约束定义适应度函数其中为车辆vj在该周期时刻t内已更换的电单车电池数量；步骤20：用了排序序列方式进行编码，形成排序序列Pi：Pi＝π1,π2,..,πj..,πD，其中D＝n+k-1，Pi表示第i个的排序序列，πj表示序列编号，πj＝jj＝1,2,..,D；步骤21：随机生成种群规模为NP的水波，表示为Pi＝π1,π2,..,πj..,πD，i＝1,2,..,N并找到种群中最优解Pi*，其适应度为fPi*；步骤22：如果算法到达终止条件，则输出最优解结束；否则，跳到步骤31；步骤23：传播操作，对每个水波Pi循环执行波长次；步骤24：如果fP′ifPi，则用水波P′i替换Pi，否则跳到步骤28；步骤25：如果fx′fPi*，则用水波x′替换Pi*；步骤26：碎浪操作，根据原最优适应度fmax和新的最优解的适应度来确定孤立波其中kmax为生成独立波的最大值，∈为一个极小的正数，以避免分母为零产生异常；步骤27：随机生成一个小于1的概率数r，若rc,则随机选择水波Pi的两个维度进行交换；否则随机选取一个维度d＝rand1,D-1，交换d左右两个维度；步骤28：根据以下公式计算当前代的种群规模NPg 其中，g为当前的迭代次数，gmax为设置的最大迭代次数，NPmax和NPmin分别表示种群规模的上限和下限；步骤29：如果NPNPg,NP＝NP-NPg；步骤30：按以下公式计算水波波长其中fmax和fmin分别表示为当前种群中的最大适应度和最小适应度，α为波长衰减系数，∈为一个极小的正数，以避免分母为零产生异常，并转到步骤23；步骤31：如果则进入下一步骤；否则跳到步骤2；步骤32：输出最终解，求得车辆最大已更换电池数量。

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