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龙图腾网获悉中国十九冶集团有限公司;四川省工业环境监测研究院;西南交通大学申请的专利一种基于多目标协同的物流车辆碳排放优化方法、系统、设备及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：CN120317645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510804371.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于多目标协同的物流车辆碳排放优化方法、系统、设备及存储介质是由王与;郭珊珊;李鑫;魏小波;何中华;任心念设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标协同的物流车辆碳排放优化方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及碳排放优化技术领域，尤其涉及一种基于多目标协同的物流车辆碳排放优化方法、系统、设备及存储介质。一种基于多目标协同的物流车辆碳排放优化方法，通过多源数据实时校正，降低载重误差、提升时间同步精度；利用异常检测模型，精准识别超载高油耗、虚假里程等异常行为；构建多维度碳效特征模型，有效诊断运营问题并降低超载发生率；采用改进型NSGA‑II算法求解多目标优化模型，减少单吨公里碳排放、提高车辆日均利用率；搭建决策支持机制，缩短方案生成时间、降低约束违反率。从而为物流企业在环保合规和运营效率方面提供低成本、可量化的碳效提升途径，助力企业实现绿色可持续发展。

本发明授权一种基于多目标协同的物流车辆碳排放优化方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标协同的物流车辆碳排放优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取物流车辆多源数据集、物流车辆评价指标集与物流车辆任务数据集，通过卡尔曼滤波模型对所述物流车辆多源数据集进行数据校正； S2.基于校正后的物流车辆多源数据集，通过核密度估计算法与局部离群因子算法构建异常检测模型，对校正后的物流车辆多源数据集进行异常检测，得到物流车辆异常数据； S3.根据物流车辆异常数据，结合物流车辆评价指标集构建多维度碳效特征模型，得到碳效特征矩阵； S4.基于碳效特征矩阵，构建多目标碳效优化模型，通过改进型NSGA-II算法对所述多目标碳效优化模型进行求解，得到Pareto前沿解集； S5.基于物流车辆任务数据集，构建动态权重评分模型对Pareto前沿解集进行评估，得到最优Pareto解集，并作为物流车辆碳排放优化策略进行实施； 所述物流车辆多源数据集包括车辆载重数据、车辆门禁系统数据、车辆油耗数据、车辆运输里程数据与车辆基础运营数据； 所述物流车辆评价指标集与所述物流车辆多源数据集的数据种类相同，用于对所述物流车辆多源数据集进行数据评估； 所述物流车辆任务数据集包括任务分配数据与业务约束数据； 所述车辆基础运营数据包括车辆类型、车辆最大载重、车辆燃油类型与车辆碳排放系数； 所述业务约束数据包括业务优先级、实时路况数据与车辆检修数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国十九冶集团有限公司;四川省工业环境监测研究院;西南交通大学，其通讯地址为：617099 四川省攀枝花市东区人民街350号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。