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龙图腾网获悉江苏云质数科技术有限公司申请的专利一种基于多源数据融合的智慧停车动态调度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：CN120808603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511060635.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于多源数据融合的智慧停车动态调度优化方法是由陈琛;林伟;许健设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的智慧停车动态调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据融合的智慧停车动态调度优化方法，包括如下步骤：S1、采集多源数据，并进行预处理；S2、构建异构图结构，生成节点特征矩阵与异构邻接张量；S3、提取状态融合向量，构建联合评分矩阵，并生成候选路径集合；S4、设定目标参数，执行路径搜索与信息素迭代，输出区域路径集合；S5、调整节点偏好权重，执行区域路径再排序，输出车辆停车最优路径；S6、记录调度全过程，通过滑动窗口记忆池更新网络参数权重并生成增量学习样本集。本发明可实现多源数据驱动下的高精度、低延迟、个性化智慧停车动态调度，有效提升停车效率与用户体验。

本发明授权一种基于多源数据融合的智慧停车动态调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的智慧停车动态调度优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集多源数据，并进行预处理； S2、基于预处理后的多源数据，构建异构图结构，定义停车位节点和车辆节点，构建连接车辆行驶轨迹与停车位状态的多类型边集合，生成节点特征矩阵与异构邻接张量； S3、将节点特征矩阵与异构邻接张量输入异构图神经网络中，提取状态融合向量，并计算每个停车位的占用概率、可达性评分与用户行为相似度得分，构建联合评分矩阵，并生成候选路径集合； S4、将候选路径集合输入至调度优化模型中，设定停车距离与预测等待时间为目标参数，执行路径搜索与信息素迭代，输出区域路径集合； 所述S4具体包括： S41、将候选路径集合输入至调度优化模型，针对每一条路径，计算路径累计停车距离与预测等待时间，并构建双目标优化函数，所述双目标优化函数形式为： ； 其中，表示第条路径的双目标函数值，表示路径对应的累计停车距离，表示路径对应的预测等待时间，、分别表示候选路径集合中停车距离的最小值与最大值，、分别表示候选路径集合中等待时间的最小值与最大值，、为停车距离与等待时间的权衡系数，满足； S42、基于双目标优化函数，初始化改进双目标蚁群优化算法，在每轮迭代中，执行信息素更新操作，更新路径上的信息素强度，信息素更新公式为： ； 其中，表示第条路径在第轮迭代中的信息素强度，表示自适应信息素衰减因子，依据路径收敛速率动态调整，为信息素释放常量，表示第只蚂蚁在当前轮中选择路径的目标函数值，为防止分母为零的平滑因子，表示第只蚂蚁在路径上的引导函数优先权重，由联合评分矩阵中对应路径的启发值归一化获得，表示蚂蚁总数； S43、构建基于分布式并行搜索框架的路径更新流程，使用多个并行搜索线程同时更新路径信息素与启发函数队列，并在达到路径收敛稳定性阈值后输出区域路径集合，作为调度优化模型在多目标条件下得到的最优调度路径解集； 所述改进双目标蚁群优化算法基于双目标优化函数构建信息素更新与路径选择机制，设定路径距离与预测等待时间为优化目标，通过引导函数增强机制调整搜索优先级，通过自适应信息素衰减因子控制挥发速率，在并行搜索框架下执行多路径并发迭代，依据双目标函数结果更新路径集合并输出最优调度解； S5、将区域路径集合输入至带记忆单元的图排序网络，结合用户历史停车记录调整节点偏好权重，执行区域路径再排序，输出车辆停车最优路径； S6、记录车辆停车调度全过程，并通过滑动窗口记忆池更新异构图神经网络与图排序网络的参数权重，生成增量学习样本集并返回调度优化模型完成更新。

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