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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利多线路车辆智能排班方法及系统、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：CN119671185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411821115.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权多线路车辆智能排班方法及系统、设备、存储介质是由何召锋;刘英卓;刘硕迪;项刘宇;杨耀东;张俊格设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多线路车辆智能排班方法及系统、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了多线路车辆智能排班方法及系统、设备、存储介质，属于智能车辆调度技术领域，该方法包括：构建特征提取网络，特征提取网络用于提取第一信息的特征向量。构建车辆选择网络，车辆选择网络用于选择车辆进行排班。构建模拟环境，模拟环境用于模拟车辆的运行信息。基于特征提取网络和车辆选择网络构建智能体。基于模拟环境生成第一信息，基于第一信息和奖励函数对智能体进行训练得到强化学习智能体，其中，第一信息为模拟车辆的历史运行信息，奖励函数为第一信息对应的奖励值计算函数，将第二信息输入到强化学习智能体中得到目标排班方案，第二信息为多线路车辆信息。本公开提供的多线路车辆智能排班方法及系统、设备、存储介质能够提高对复杂车辆排班问题的应对能力。

本发明授权多线路车辆智能排班方法及系统、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多线路车辆智能排班方法，其特征在于，包括： 构建特征提取网络，所述特征提取网络用于提取第一信息的特征向量；构建车辆选择网络，所述车辆选择网络用于选择车辆进行排班；构建模拟环境，所述模拟环境用于模拟车辆的运行信息；基于所述特征提取网络和所述车辆选择网络构建智能体； 基于所述模拟环境生成所述第一信息，基于所述第一信息和奖励函数对所述智能体进行训练得到强化学习智能体；其中，所述第一信息为模拟车辆的历史运行信息，所述奖励函数为所述第一信息对应的奖励值计算函数； 将第二信息输入到所述强化学习智能体中得到目标排班方案，所述第二信息为多线路车辆信息； 所述方法还包括： 基于所述模拟环境构建生成器；基于所述生成器生成所述第一信息； 将所述第一信息输入所述强化学习智能体，基于元博弈矩阵确定所述生成器对应的第一元博弈策略和所述强化学习智能体对应的第二元博弈策略；所述元博弈矩阵在行方向上包括生成器对应的元博弈策略，所述元博弈矩阵在列方向上包括强化学习智能体对应的元博弈策略，所述元博弈矩阵中的元素表示不同元博弈策略组合下所述生成器和所述强化学习智能体所获得的收益； 基于所述第一元博弈策略和所述第二元博弈策略确定目标实例生成策略，基于所述目标实例生成策略更新所述生成器； 基于第一元博弈策略和第二元博弈策略确定目标智能体策略，基于所述目标智能体策略更新所述强化学习智能体； 基于生成器生成第一信息，包括： 基于生成器和原始时刻表生成新增时刻点信息，基于新增时刻点信息和原始时刻表确定目标时刻表； 基于目标时刻表和模拟环境生成第一信息。

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