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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种大型交通枢纽接驳出租车的两阶段合乘匹配方法及系统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：CN119884777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411923765.2，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种大型交通枢纽接驳出租车的两阶段合乘匹配方法及系统是由徐良杰;秦文蝶;李岩;王有楠设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大型交通枢纽接驳出租车的两阶段合乘匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大型交通枢纽接驳出租车的两阶段合乘匹配方法及系统，该方法包括：以车辆总行驶里程最短和服务车辆数目最小为优化目标，同时考虑枢纽乘客特点，以包括大件行李、出发和到达时间在内的参数为约束，构建枢纽出租车合乘模型；获取乘客请求，以融合方向和时空特征的路径向量相似度为基准，利用自适应层次聚类算法对乘客请求聚类，得到乘客请求集群；基于枢纽出租车合乘模型和乘客请求集群，利用改进的自适应遗传算法求解合乘路径规划问题，得到乘客匹配方案和合乘行驶路径。本发明提出的两阶段合乘匹配方法能有效量化并聚类相似乘客请求，可提高85％的计算效率，同时能缩减乘客等待时间和绕行距离。

本发明授权一种大型交通枢纽接驳出租车的两阶段合乘匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大型交通枢纽接驳出租车的两阶段合乘匹配方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：以车辆总行驶里程最短和服务车辆数目最小为优化目标，同时考虑枢纽乘客特点，以包括大件行李、出发和到达时间在内的参数为约束，构建枢纽出租车合乘模型； 步骤2：获取乘客请求，以融合方向和时空特征的路径向量相似度为基准，利用自适应层次聚类算法对乘客请求聚类，得到乘客请求集群；其具体方法为： 通过分析层次聚类过程中路径相似度距离的变化特征，自动确定聚类数目；定义每次合并后的聚类数目为，是聚类数目对应的合并距离，表示在聚类数目时的合并距离增长比率；当合并距离的增长比率小于一定阈值时，得到的聚类数目为满足平稳比率的最大聚类数目； 步骤3：基于枢纽出租车合乘模型和乘客请求集群，利用改进的自适应遗传算法求解合乘路径规划问题，得到乘客匹配方案和合乘行驶路径；其具体方法为： 步骤31：针对聚类后的每个乘客请求集群，将一辆车的乘客合乘方案作为染色体，对染色体编码并生成满足枢纽出租车合乘模型约束的初始合乘方案，作为遗传算法的初始种群； 步骤32：将枢纽出租车合乘模型的优化目标作为适应度函数，计算个体的适应度，并计算种群适应度的四分之三中位数、四分之一中位数及最大值和最小值； 步骤33：自适应确定交叉概率和变异概率； 步骤34：判断种群是否满足收敛条件，若满足，则输出乘客匹配方案和合乘行驶路径，若不满足，则继续向下执行； 步骤35：判断种群集中条件是否成立，若成立，则说明种群中间50%个体的适应度接近种群最大值和最小值之间近100%个体的适应度，说明种群越集中，因此，先进行变异操作，扩大种群的多样性，在进行交叉操作产生优良个体；若不成立，则说明种群中间50%个体的适应度不接近种群最大值和最小值之间近100%个体的适应度，说明种群越分散，因此，先进行交叉操作再进行变异操作保证种群多样性； 步骤36：最优保存策略；计算经过交叉、变异操作后产生的子代个体的最优适应度并与父代中最优适应度的个体进行比较，若父代的最优个体优于子代，则剔除子代的一个个体，将父代的最优个体放入到子代当中； 步骤37：回到步骤32。

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