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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种地铁站人群换乘路线优化方法、装置和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：CN115994634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211591244.2，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种地铁站人群换乘路线优化方法、装置和存储介质是由陈伟能;廖小澄;詹志辉设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地铁站人群换乘路线优化方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地铁站人群换乘路线优化方法、装置和存储介质，其中方法包括：获取地铁站的布局信息，根据布局信息将地铁站场景抽象为一个完全图；根据预设筛选条件对完全图中的边进行筛选，以删除不符合条件的边；根据筛选后的完全图构建数学模型，并确定模型的优化目标；根据优化目标，采用蚁群算法对模型进行优化，获得最终的换乘路线方案。本发明将蚁群算法运用于地铁站人群换乘路线优化方案中，通过将地铁站场景内的实体设施节点进行编码建立真实地铁站场景仿真模型，将相应的人群换乘路线设施设计抽象为一个路径规划优化问题来进行求解，能较好提供有效的人群换乘路线设计方案。本发明可广泛应用于城市地铁交通和智能计算领域。

本发明授权一种地铁站人群换乘路线优化方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种地铁站人群换乘路线优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取地铁站的布局信息，根据布局信息将地铁站场景抽象为一个完全图；其中，地铁站场景中障碍物体作为完全图的顶点，任两个顶点之间的边用于表示一条禁止人流通行的围栏； 根据预设筛选条件对完全图中的边进行筛选，以删除不符合条件的边； 根据筛选后的完全图构建数学模型，并确定模型的优化目标； 根据优化目标，采用蚁群算法对模型进行优化，获得最终的换乘路线方案； 所述地铁站场景中障碍物体包括票机、电梯、支撑柱和其它障碍物属性的实体； 所述根据布局信息将地铁站场景抽象为一个完全图，包括： 根据地铁站场景中障碍物体获得节点集； 根据节点集连接任两个节点，构建获得完全图；其中，代表所述完全图的边集，边集中的元素表示完全图中的一条边，代表在节点和节点之间的一条围栏； 对于元素有： 所述根据预设筛选条件对完全图中的边进行筛选，包括： 设置边长上限，将完全图中长度超过边长上限的边删除，获得优化后的边集： 其中，表示节点和节点之间的欧拉距离； 所述根据筛选后的完全图构建数学模型，并确定模型的优化目标，包括： 将边集中的元素以节点对的字典序依次表示为，其中，这些节点对的位置选择是否摆放围栏； 将地铁站人群换乘路线优化问题转化为了求解的最优子集，优化目标是最小化地铁站内的拥挤度： 其中，为最大仿真时间，为地铁站中乘客数量；，，为仿真中时刻乘客和前进方向的夹角、乘客和的半径，和他们之间的欧拉距离；表示半径与欧拉距离的差的指数； 所述根据优化目标，采用蚁群算法对模型进行优化，获得最终的换乘路线方案，包括： A1、初始化信息素；其中，信息素分布于围栏上； A2、初始化蚁群，在每一轮循环开始时，每只蚂蚁都会被赋予一个固定的出发点；每只蚂蚁被赋予出发点后，蚂蚁会根据地铁站场景的启发信息和信息素信息选择下一个遍历的围栏； A3、蚂蚁根据预设规则选择下一访问围栏； A4、当蚂蚁得到下一个访问的围栏后，对经过的围栏上的信息素进行局部更新； A5、将路径解码为场景的布局方案，对方案进行拥挤度评估，以及计算布局方案的适应值； A6、信息素全局更新：在该换乘路线优化方案中，采用精华蚂蚁信息素更新方法；在所有蚂蚁完成路径构建后，搜索至今的历史最优解的蚂蚁会在其对应路线上增加额外的信息素； A7、若演化已达最大评估次数，则执行步骤A8，否则重回步骤A2进入下一轮演化； A8、解编码具有最小适应度值的路径，从而得到地铁站人群换乘路线的最优布局。

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