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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利无人驾驶出租车队的联合调度与充电的方法和装置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：CN121638843B 。

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：202610166447.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权无人驾驶出租车队的联合调度与充电的方法和装置是由葛树鑫;高龙翔;曲悠扬;顾树俊;周万雷设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人驾驶出租车队的联合调度与充电的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶与智能交通管理技术领域，具体涉及一种无人驾驶出租车队的联合调度与充电的方法和装置。所述方法包括：获取系统当前状态信息，并建立以平台收益最大化为目标的决策目标；将所述决策目标转化为马尔可夫决策过程，并建立多目标优化的复合奖励函数；构建联合调度与充电的二部图，并利用强化学习模型获取所述复合奖励函数的动态权重，以计算所述二部图中各边的综合权重，对所述二部图进行匹配，得到当前最优匹配决策并执行。本发明解决了现有技术中订单调度与车辆充电决策分离导致的车辆供需失衡、充电站拥堵及系统长期收益低的问题。

本发明授权无人驾驶出租车队的联合调度与充电的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种无人驾驶出租车队的联合调度与充电的方法，应用于无人驾驶出租车队调度与充电管理系统，其特征在于，所述方法包括： 获取系统当前状态信息，并建立以平台收益最大化为目标的决策目标； 将所述决策目标转化为马尔可夫决策过程，并建立多目标优化的复合奖励函数； 建立的所述多目标优化的复合奖励函数为： 式9中：为订单集合或充电站集合中的一个元素，指代订单或充电站；表示t时刻平台收益；表示出租车执行当前订单而消耗的电池电量；表示长期充电收益；、、为各分量的权重参数； 构建联合调度与充电的二部图，并利用强化学习模型获取所述复合奖励函数的动态权重，以计算所述二部图中各边的综合权重，对所述二部图进行匹配，得到当前最优匹配决策并执行； 所述利用强化学习模型获取所述复合奖励函数的动态权重，具体包括： 基于库仑力模型，将所述系统当前状态信息编码为出租车与订单之间的第一库仑力向量以及出租车与充电站之间的第二库仑力向量； 基于所述第一库仑力向量和第二库仑力向量构建所述强化学习模型的观察状态，将所述复合奖励函数的动态权重作为所述强化学习模型中每个出租车的动作，将执行二部图匹配后根据复合奖励函数计算得到的值作为强化学习模型的奖励； 循环训练所述强化学习模型，其最终输出每个出租车在所述复合奖励函数中的动态权重参数； 将所述系统当前状态信息编码为出租车与订单之间的第一库仑力向量以及出租车与充电站之间的第二库仑力向量，具体包括： 基于系统当前状态信息，估计司乘匹配侧供需差距信息和充电侧供需差距信息 基于系统当前状态信息、以及司乘匹配侧供需差距信息和充电侧供需差距信息，利用订单编码器获取出租车与订单之间的第一库仑力向量，利用充电站编码器获取出租车与充电站之间的第二库仑力向量； 所述利用订单编码器获取出租车与订单之间的第一库仑力向量，具体为： 所述订单编码器将其输入的映射为高斯分布，并从该分布中采样得到出租车v与订单o之间电荷量乘积的潜在表示 基于库仑定律公式，计算得到出租车与订单之间的第一库仑力向量； 所述利用充电站编码器获取出租车与充电站之间的第二库仑力向量，具体为： 所述充电站编码器将其输入的映射为高斯分布，输出出租车v与充电站之间的电荷量乘积的潜在表示 基于库仑定律公式，计算得到出租车与充电站之间的第二库仑力向量； 其中，表示出租车在t时刻的特征向量；表示订单的特征向量；表示均值；表示方差。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路东首科学院路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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