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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利基于生成-选择两阶段算法的地铁乘务排班计划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：CN119599325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411602129.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于生成-选择两阶段算法的地铁乘务排班计划优化方法是由薛锋;王金成;杨颖;梁泽鹏;王金月;洪文天;兰斐然;李佳霖;杨洪明;项兴琰设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成-选择两阶段算法的地铁乘务排班计划优化方法在说明书摘要公布了：本发明目的在于提出基于生成‑选择两阶段算法的地铁乘务排班计划优化，涉及城轨交通运营计划技术领域，本申请将地铁乘务排班计划编制划分为“生成‑选择”两个阶段。针对生成阶段，构建时空状态网络，将乘务任务生成转化为路径搜索问题，设计改进Floyd算法生成大规模备选乘务任务；针对选择阶段，构建改进集合覆盖模型，并设计贪婪算法和遗传算法进行求解，最后以成都地铁5号线为例进行验证。实例分析结果显示，相比于人工编制方案，本文提出的编制方法优化效果显著，总乘务任务数量减少14.48％，乘务任务总在班时间减少9.39％，接续时间总和减少15.79％。

本发明授权基于生成-选择两阶段算法的地铁乘务排班计划优化方法在权利要求书中公布了：1.基于生成-选择两阶段算法的地铁乘务排班计划优化方法，包括生成阶段和选择阶段，其特征在于，生成阶段构建时空状态网络，并对时空状态网络进行约束，将乘务任务生成转化为路径搜索问题，通过改进Floyd算法搜索路径生成乘务任务；所述选择阶段构建集合覆盖模型进行乘务任务的选择，并通过设计自适应遗传算法求解集合覆盖模型生成最终排班方案，具体选择阶段步骤包括： S1，增加集合覆盖模型上限约束，上限设置为3； xj＝{0,1}，j＝1,2,…,n； 式中，m为乘务片段数量，n为可行乘务任务的数量，决策变量为xj，cj为乘务任务的成本费用，aij组成约束条件的系数矩阵； S2，基于集合覆盖模型的特点，采用0-1编码来表示个体； S3，初始化参数，初始化遗传算法种群数量pop，设置最大迭代次数max_iter、自适应交叉概率的最大值和最小值变异概率pm、备选乘务任务数量wait_num、惩罚因子未覆盖片段上限ymax； S4，初始化种群，并计算种群适应度；采用贪心算法生成初始种群，获得初始乘务排班方案；通过设计适应度函数，求解每个个体的适应度函数值，并记录最优适应度和最优排班方案； S5，选择操作，基于个体适应度函数值，采用锦标赛方法对种群进行筛选，选择父代个体进入子代； S6，交叉操作，基于单点交叉，随机选择两个子代个体进行交叉操作，生成新个体； 设计自适应交叉概率策略： 其中，表示第i个个体的交叉概率；分别表示自适应交叉概率的最大值和最小值；fi表示个体i的适应度函数值，favg，fmin分别表示种群适应度函数的平均值和最小值；表示个体i与个体j的交叉概率，取两者交叉概率的平均值； S7，变异操作，设置变异概率pm为0.1，随机选择一个基因位点，并将其值进行翻转； S8，更新种群，子代个体经过S6、S7后，生成新的种群，转到S4计算种群适应度； S9，优化调整，判断最优解中是否存在未覆盖的乘务片段，如果有，则进行下一步操作；否则转到S11； S10，筛选出未覆盖的乘务片段集合，从可行乘务集合当中选择最少的乘务任务进行覆盖，将新添加的乘务任务加入到最优排班方案当中； S11，生成最终排班方案，综合遗传算法最优解对应的乘务任务和未覆盖片段优化调整后新添加的乘务任务，生成最终排班方案； 所述改进Floyd算法包括以下步骤： e1、初始化早班最短路径矩阵和最短路长矩阵，最短路长为M，最短路径为空；基于早班接续矩阵，遍历所有片段，判断是否片段i可以和片段j接续，若可以接续，则更新最短路长和最短路径，其中最短路长为片段j的结束时间与片段i的起始时间之差； e2、迭代更新最短路径，遍历每一个乘务片段作为中间点k，判断最短路径是否更新；若shorti,jshorti,k+shortk,j，则更新片段i至片段j的最短路长和最短路径，否则转到e3； e3、更新多条最短路径，此时两条路径长度相等，判断最短路长是否为M，若为M，则表示两条路径都不是片段i至片段j的最短路，反之，则寻找到片段i至片段j的新的最短路径，将其添加到最短路径集合中； e4、重复步骤e2、e3，直至所有的片段均作为最短路径中间点完成最短路径的搜索，获得任意两片段间的最短路径矩阵和最短路长矩阵。

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