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龙图腾网获悉深圳国家高技术产业创新中心申请的专利基于强化学习技术的公交线网优化方法、系统、电子设备、存储介质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：CN120258281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510733508.0，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于强化学习技术的公交线网优化方法、系统、电子设备、存储介质是由李智;王远回;苏祺哲;张宁;李鹏凯;郭旭东;黄丹芮;杨向阳;童路;谭覃;杨博;庞杜江设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习技术的公交线网优化方法、系统、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供的基于强化学习技术的公交线网优化方法、系统、电子设备、存储介质，其中方法提及，基于客流强度构造局部最优公交线路，获取第一客流强度，构造蒙特卡洛树搜索模型，对公交线路集合进行构造最优公交线网，计算其平均客流强度，得到第二客流强度，对第一客流强度与第二客流强度进行对比判断，以获取最终公交线网，基于客流强度进行规划公交路线，能精准匹配客流，依据不同区域、时段客流强度，合理调配资源至热点区域，灵活应对客流变化，采用蒙特卡洛树搜索模型可以快速生成方案，利用线路多属性计算搜索权重，全面分析线路，使线路选择和线网构建更科学，基于数据和算法决策，减少人为经验偏差。

本发明授权基于强化学习技术的公交线网优化方法、系统、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习技术的公交线网优化方法，其特征在于，具体包括： S1：获取公交站点，公交站点之间绘制公交线路，构造备选公交线路集合，计算备选公交线路集合中每条公交线路的客流强度，所述备选公交线路集合需要满足预设的非直线系数阈值与预设的客流强度阈值； S2包括S21-S26，具体如下， S21：对应备选公交线路集合，预设局部最优公交线网所包含的最大公交线路数、局部最优公交线路集合所需满足的最小服务公交需求比例阈值； S22：对备选公交线路集合的线路进行预处理，按照每条线路的客流强度大小进行排序，初始化已选线路集合，初始化局部最优公交线网集合； S23：选取备选公交线路集合中客流强度最大的线路作为局部最优公交线网集合的第一条线路，同时将其加入已选线路集合，另外在备选公交线路集合中去掉该线路； S24：选择局部最优公交线网集合的第二条线路，分别将备选公交线路集合中每条公交线路，加入到已选线路集合中，计算不同线路加入后已选线路集合的平均客流强度，获取使已选线路集合的平均客流强度最大的线路，作为第二条线路加入局部最优公交线网集合中，计算当前局部最优公交线网所服务的总公交需求比例；所述总公交需求比例包括直达公交需求的客流强度与一次同台换乘公交需求的客流强度； S25：更新公交首末站对集合的公交需求OD矩阵，将已被当前局部最优公交线网服务的公交需求从所述公交需求OD矩阵中去除，更新备选公交线路集合与已选线路集合；所述更新备选公交线路集合包括，将新选中的线路从备选公交线路集合删除，将备选公交线路集合中客流强度低于预设客流强度阈值的线路删除，得到更新后的备选公交线路集合，已选线路集合更新包括，将已选线路集合与当前局部最优公交线网保持一致； S26：重复进行上述S21-25的步骤，获取局部最优公交线路集合的下一条线路、更新公交需求OD矩阵、备选公交线路集合与已选线路集合，计算当前局部最优公交线网所服务的总公交需求比例，直至当前局部最优公交线网所服务的总公交需求比例超过预设最小服务公交需求比例阈值，或当前局部最优公交线路集合公交线路数等于预设第一数量的公交线路总条数，则将已选线路集合输出为局部最优公交线路集合，计算该局部最优公交线网的客流强度，以该局部最优公交线网的客流强度作为第一客流强度； S3：构造蒙特卡洛树搜索模型，对备选公交线路集合中每条公交线路，赋值相同的初始概率选择权重，随机搜索预设第一数量的不同公交线路组成的已选公交线路，进行计算平均客流强度，得到第二客流强度； S4：将第二客流强度与第一客流强度进行比较，若大于第一客流强度，则增加所选中的预设第一数量的公交线路概率选择权重，得到更新的概率选择权重，基于更新的概率选择权重，重新运行蒙特卡洛树搜索，筛选已选公交线路，在反复迭代更新的概率选择权重以及已选公交线路，最终生成客流强度最优的线路组合方案，得到全局最优公交线网。

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