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龙图腾网获悉深圳市微微数码有限公司申请的专利基于实时路况的同城配送智能分单与路径规划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：CN121052476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511196434.8，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于实时路况的同城配送智能分单与路径规划方法及系统是由肖卫平设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于实时路况的同城配送智能分单与路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于实时路况的同城配送智能分单与路径规划方法及系统，涉及路径规划技术领域，包括采集实时路况信息构建时空路网特征计算通行时间成本，基于历史轨迹构建订单时空相关性特征并计算订单间时空重叠程度，利用关联强度动态调整聚类算法，针对聚类后的订单簇计算初始配送路径，并通过道路拥堵传播模型进行风险评估和路径优化。本发明能提高配送效率，减少延误风险，适应复杂多变的城市交通环境。

本发明授权基于实时路况的同城配送智能分单与路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于实时路况的同城配送智能分单与路径规划方法，其特征在于，包括： 采集配送区域内的实时路况信息，基于所述实时路况信息，构建配送区域的时空路网特征，并利用所述时空路网特征计算每个路段的通行时间成本； 基于配送订单的历史配送轨迹数据，构建订单时空相关性特征向量，并结合所述通行时间成本，利用道路拥堵传播模型计算不同订单之间经过相同路段的时空重叠程度，根据所述时空重叠程度生成订单间的关联强度，利用所述关联强度动态调整模糊聚类算法中的隶属度计算参数，实现订单聚类的自适应优化； 针对完成聚类后的每个订单簇，结合所述通行时间成本将配送时效要求信息、配送重量信息和所述通行时间成本作为约束条件，采用遗传算法计算得到满足所述约束条件的初始配送路径； 利用所述道路拥堵传播模型基于当前通行时间成本对路网中的节点路段进行多尺度拥堵预测，并利用预测得到的路段拥堵程度对所述初始配送路径进行风险评估，包括： 利用所述道路拥堵传播模型从拥堵状态数据中提取时序特征，根据所述时序特征构建路段级拥堵状态序列，基于所述路段级拥堵状态序列中拥堵程度的变化趋势计算得到路段的拥堵发展趋势； 将所述拥堵发展趋势作为特征输入所述道路拥堵传播模型，基于所述道路拥堵传播模型对路网中相邻路段之间的拥堵状态传播关系进行增强特征提取，基于所述增强特征提取的结果建立拥堵传播映射关系，根据所述拥堵传播映射关系得到区域级拥堵态势预测结果； 将所述路段级拥堵状态序列和所述区域级拥堵态势预测结果输入所述道路拥堵传播模型，基于所述路段级拥堵状态序列和所述区域级拥堵态势预测结果对初始配送路径中各路段的未来拥堵程度进行多尺度预测；基于所述多尺度预测的结果对所述未来拥堵程度进行时空维度的风险评估，基于所述风险评估的结果计算所述初始配送路径的通行风险值，其中，构建基于动态权重注意力机制的多尺度预测模型，基于所述多尺度预测模型将所述路段级拥堵状态序列和所述区域级拥堵态势预测结果作为输入信息； 利用所述动态权重注意力机制对所述路段级拥堵状态序列中的时序特征进行增强，对所述区域级拥堵态势预测结果中的空间传播特征进行提取，将所述时序特征和所述空间传播特征输入所述多尺度预测模型； 根据所述多尺度预测模型基于所述时序特征和所述空间传播特征对初始配送路径中各路段的未来拥堵程度进行预测，得到包含时间维度演化特征和空间维度传播特征的多尺度预测结果； 对所述多尺度预测结果进行时空维度的风险分析，基于所述时间维度演化特征计算得到延迟风险指标，基于所述空间维度传播特征计算得到传播风险指标； 将所述延迟风险指标和所述传播风险指标进行加权组合，得到所述初始配送路径的通行风险值；当检测到所述初始配送路径的风险评估值超过预设风险阈值时，基于所述道路拥堵传播模型的预测结果并行计算多个候选路径的预期通行时间，从所述多个候选路径中选择最优替代路径，将所述最优替代路径的信息发送至配送终端执行。

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