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龙图腾网获悉北京鼎兴达信息科技股份有限公司申请的专利一种基于图神经网络的班列路径协同调度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：CN121212506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511736489.3，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于图神经网络的班列路径协同调度方法是由傅卫国;王海燕;李慧;时圣师设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的班列路径协同调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的班列路径协同调度方法，涉及轨道交通运输调度技术领域，包括以下步骤：S1、构建班列路径拓扑图；S2、提取节点嵌入特征向量；S3、提取计算节点上下文特征向量；S4、提取冲突节点对集合；S5、引入适应度共享机制和精英策略，采用改进的二进制鲸鱼优化算法，生成优化后的多班列协同路径调度方案；S6、反馈与迭代优化。该方法克服了传统班列路径调度方法中人工决策主观性强、反应迟缓、难以应对复杂路径冲突问题和难以精准捕捉路径动态变化规律的局限性，为班列路径实时协同调度提供了一种智能化、高效精准的解决方案。

本发明授权一种基于图神经网络的班列路径协同调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的班列路径协同调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集班列路径的拓扑结构、节点连接关系和实时运行状态数据，构建班列路径拓扑图； S2、基于班列路径拓扑图，构建节点对集合和节点对位置特征向量，并通过Graphormer模型计算和归一化节点嵌入特征向量； S3、基于节点对集合，计算节点对注意力权重，并结合节点嵌入特征向量，计算节点上下文特征向量； S4、基于上下文特征向量和节点对集合，预测每一个节点对的路径冲突概率，提取冲突节点对集合； S5、基于冲突节点对集合和班列路径拓扑图，采用改进的二进制鲸鱼优化算法引入了适应度共享机制与精英策略，生成优化后的多班列协同路径调度方案； S6、执行优化后的多班列协同路径调度方案，根据实际运行反馈数据，持续迭代优化班列路径协同调度方案； 所述S2具体包括： S21、遍历班列路径拓扑图的所有节点，将任意两个不同节点进行组合得到节点对，并起始节点与自身重复的节点对、剔除不存在有效通路的节点对，得到班列路径拓扑图的节点对集合； S22、遍历节点对集合中的每一个节点对，计算两个节点之间的最短路径长度，得到节点对的最短路径长度数值； S23、遍历节点对集合中的每一个节点对，统计两个节点过去若干天内历史通过频次，得到节点对的历史通过频次数值，基于节点对的历史通过频次数值，采用Min-Max归一化方法进行归一化处理，输出节点对历史通过频次归一化数值； S24、分别确定每个节点所属路径的通行能力等级，输出节点对的通行能力等级数值； S25、整合最短路径长度数值、历史通过频次归一化数值和通行能力等级数值，进行拼接处理后形成节点对的位置特征向量； S26、构建Graphormer模型，包括空间位置编码模块、多头自注意力模块和前馈神经网络模块，所述多头自注意力模块由多个并行自注意力头组成，所述前馈神经网络模块由多层线性变换并采用ReLU激活函数组成，所述多头自注意力模块和前馈神经网络模块之间通过残差连接与层归一化操作串联，并重复堆叠形成多层的编码器结构； S27、基于节点对位置特征向量，经过空间位置编码模块中的三层多层感知机，逐层进行线性映射与ReLU激活函数计算，输出空间位置嵌入特征向量； S28、对空间位置嵌入特征向量的数据进行层归一化操作，依据每个特征向量自身全部维度的均值与方差进行归一化处理，输出经归一化处理后的节点嵌入特征向量。

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