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龍圖騰網(wǎng)恭喜東南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于拉格朗日松弛算法的短期預(yù)警疏散路徑規(guī)劃方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115018175B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210700131.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/047；該發(fā)明授權(quán)一種基于拉格朗日松弛算法的短期預(yù)警疏散路徑規(guī)劃方法是由程琳;夏益翀?jiān)O(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于拉格朗日松弛算法的短期預(yù)警疏散路徑規(guī)劃方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于拉格朗日松弛算法的短期預(yù)警疏散路徑規(guī)劃方法，包括：1根據(jù)疏散人員的疏散起點(diǎn)、疏散終點(diǎn)以及出發(fā)時(shí)間窗和到達(dá)時(shí)間窗，建立三維車輛步行—時(shí)間—空間網(wǎng)絡(luò)；2定義二元決策變量，建立多乘客多司機(jī)網(wǎng)絡(luò)流模型；3將難約束賦予拉格朗日乘子，松弛到目標(biāo)函數(shù)中得到新的拉格朗日松弛函數(shù)。求解以拉格朗日乘子為變量的拉格朗日對(duì)偶問(wèn)題；4使用次梯度法更新拉格朗日乘子；5構(gòu)建新的車輛步行—時(shí)間—空間網(wǎng)絡(luò)，求解新的車輛路徑問(wèn)題模型，同時(shí)更新搜索步長(zhǎng)和迭代次數(shù)；6若此時(shí)迭代次數(shù)不滿足要求，則迭代3?5直至滿足條件結(jié)束循環(huán)。本發(fā)明能夠用盡可能少的成本完成更多人員的疏散。

本發(fā)明授權(quán)一種基于拉格朗日松弛算法的短期預(yù)警疏散路徑規(guī)劃方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于拉格朗日松弛算法的短期預(yù)警疏散路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述短期預(yù)警疏散路徑規(guī)劃方法用于將無(wú)車疏散人員的步行信息引入拼車疏散中，解決允許乘客步行情況下的短期預(yù)警拼車疏散問(wèn)題；所述短期預(yù)警疏散路徑規(guī)劃方法包括以下步驟：S1，根據(jù)疏散人員的疏散起點(diǎn)、疏散終點(diǎn)、出發(fā)時(shí)間窗、到達(dá)時(shí)間窗和有車疏散人員擁有車輛的車容量，在交通網(wǎng)絡(luò)中添加所有疏散人員起終點(diǎn)對(duì)應(yīng)的虛擬節(jié)點(diǎn)和虛擬路段，確定無(wú)車疏散人員的可達(dá)節(jié)點(diǎn)和有車疏散人員的可行路徑，建立三維車輛步行—時(shí)間—空間網(wǎng)絡(luò)；三維車輛步行—時(shí)間—空間網(wǎng)絡(luò)包括三維車輛步行—時(shí)間—空間節(jié)點(diǎn)集合、依據(jù)可行規(guī)則構(gòu)建的連接在車輛步行—時(shí)間—空間節(jié)點(diǎn)之間的車輛步行—時(shí)間—空間弧集合以及每條車輛步行—時(shí)間—空間弧的使用成本；S2，定義二元決策變量其中p∈P，集合P是所有疏散人員集合；v,u,i,j,t,s∈Φ，yp,v,u,i,j,t,s∈{0,1}，Φ是可行弧集合；以最小化無(wú)車疏散人員的總路線成本為目標(biāo)函數(shù)，建立多乘客多司機(jī)網(wǎng)絡(luò)流模型；如果yp,v,u,i,j,t,s等于1，則疏散人員p通過(guò)方式v在t時(shí)刻到達(dá)節(jié)點(diǎn)i，且通過(guò)方式u在s時(shí)刻到達(dá)節(jié)點(diǎn)j；方式v和方式u包括搭載車輛和步行兩種方式；S3，將難約束賦予拉格朗日乘子，松弛到目標(biāo)函數(shù)中得到新的拉格朗日松弛函數(shù)，求解以拉格朗日乘子為變量的拉格朗日對(duì)偶問(wèn)題；S4，使用次梯度法更新拉格朗日乘子；S5，采用更新后的拉格朗日乘子構(gòu)建新的車輛步行—時(shí)間—空間網(wǎng)絡(luò)，求解新的車輛路徑問(wèn)題模型，同時(shí)更新搜索步長(zhǎng)和迭代次數(shù)；S6，重復(fù)步驟S3至步驟S5，直至迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)閾值時(shí)，結(jié)束循環(huán)；步驟S2中，建立的多乘客多司機(jī)網(wǎng)絡(luò)流模型為： 初始化λinv,i,t，λoutv,i,t和λpr均為0，k＝0，ZR*＝10000，θ0＝1。

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