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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于自适应进化的城市低空物流航线网络设计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：CN119740937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411793296.7，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于自适应进化的城市低空物流航线网络设计优化方法是由李宇萌;张春晓;郭通;杜文博设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应进化的城市低空物流航线网络设计优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及低空航线网络设计技术领域，具体涉及一种基于自适应进化的城市低空物流航线网络设计优化方法，包括：对低空物流规划的区域进行网格划分，确定待优化的低空物流网络模型；基于运输需求成本和建设枢纽与枢纽航线的成本建立的网络总成本函数，以及基于运输区域的人口密度建立的第三方安全风险函数；确定对低空物流网络模型进行优化的约束条件，约束条件包括网络拓扑约束、流量分配约束和航程限制约束；采用自适应进化算法，基于目标函数和约束条件，对待优化的低空物流网络进行优化，得到低空物流网络的帕累托前沿优化结果；本发明能够在物流航线网络优化中对经济成本和安全因素进行兼顾权衡。

本发明授权基于自适应进化的城市低空物流航线网络设计优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应进化的城市低空物流航线网络设计优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、对低空物流规划的区域进行网格划分，获取起降设施节点，由所述起降设施节点确定待优化的低空物流网络模型； 步骤S2、建立对低空物流网络模型进行优化的目标函数，所述目标函数包括：基于运输需求成本和建设枢纽与枢纽航线的成本建立的网络总成本函数，以及基于运输区域的人口密度建立的第三方安全风险函数； 步骤S3、确定对低空物流网络模型进行优化的约束条件，所述约束条件包括网络拓扑约束、流量分配约束和航程限制约束； 步骤S4、采用自适应进化算法，基于所述目标函数和所述约束条件，对所述待优化的低空物流网络模型进行优化，得到低空物流网络模型的帕累托前沿优化结果； 步骤S5、基于所述帕累托前沿优化结果确定最优的城市低空物流航线网络； 步骤S2中，所述网络总成本函数包括运输需求的可变成本和建设枢纽和枢纽航线所需的固定成本，表达式为： 其中，表示起点-终点的节点到节点的运输需求量；,,分别为节点到节点、节点到节点、节点到节点以及节点到节点的运输成本；为0-1决策变量，若其值为1，表示节点到节点的运输需求经过的第一个枢纽节点为，最后一个枢纽节点为；为枢纽节点间的经济折扣系数；为0-1决策变量，若其值为1，表示节点到节点的运输需求经过枢纽弧；为非枢纽节点间的经济惩罚系数；为0-1决策变量，若其值为1，表示节点到节点的运输需求不经过枢纽节点直接运输；表示建设枢纽节点的成本；为0-1决策变量，若其值为1，表示决定节点为枢纽节点；为在枢纽节点和枢纽节点间激活连边所需的固定成本；为0-1决策变量，若其值为1，表示枢纽节点和间的连边被激活； 所述第三方安全风险函数的表达式为： 其中，,,分别为节点到节点、节点到节点、节点到节点以及节点到节点的第三方安全运输风险； 所述第三方安全运输风险的具体计算表达式为： 其中，，且，为飞行器从节点到节点所经过的受影响区域的第三方安全运输风险；为在节点到节点的航线暴露于飞机坠毁的潜在区域；为受影响区域中栅格的人口密度； 步骤S3中，所述网络拓扑约束用于确保枢纽连边激活的前提是连边的两个节点均为枢纽节点、确保枢纽之间形成的网络具有连通性以及确保物流网络中至少有一个枢纽节点，表达式为： C1： C2： C3： C4： C5： C6： C7： C8： 其中，，为连通关系变量，通过定义根节点在枢纽节点的生成树，确保枢纽网络的连通，的值为1表示从枢纽节点出发的生成树经过枢纽节点到枢纽节点的连边，的值为1表示从枢纽节点出发的生成树经过枢纽节点到枢纽节点的边； 所述流量分配约束用于确保每一个运输需求对仅由一条路径运输、确保未能直接运输的运输需求只能利用开放的枢纽进行运输以及确保流量平衡，表达式为： C9： C10： C11： C12： 所述航程限制约束用于确保所有激活连边和运输路径满足飞行器航程，表达式为： C13： C14： C15： C16： 其中，为飞行器的航程。

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