(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211225756.7 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 湖北省楚天云有限公司 地址 430000 湖北省武汉市东湖开发区花 城大道9号武汉软件新城1.1期A2栋1- 3层、 4层(2)号 申请人 华中科技大 学 (72)发明人 徐博　唐懋然　彭凯　胡梦兰　 徐晓慧　谢江山　彭聪　 (74)专利代理 机构 武汉蓝宝石专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 42242 专利代理师 刘乾帮 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 30/02(2012.01)G06Q 30/06(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 111/06(2020.01) (54)发明名称 一种基于多点联合分配的共享单车停车点 选址方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于多点联合分配的共享 单车停车点选址方法及系统， 其方法， 包括： 获取 多个需求点和多个备选停车点的信息， 并根据其 确定多点联合分配的非支配排序遗传模型的优 化目标和/或约束条件； 基于二进制和整数结合 的染色体编码方式， 生成非支 配排序遗传模型的 初始种群； 计算每条染色体的非支 配层级及拥挤 距离； 利用锦标赛选择法对初始种群进行筛选， 基于位置向量的交叉算子和变异算子对筛选后 的种群进行交叉和变异， 得到子代种群； 基于精 英策略和非支 配层级及拥挤距离， 对 父代种群进 行迭代， 直至找到满足一个或多个约束条件的最 优解。 本发明基于多点联合分配建立NSGA－ Ⅱ模 型， 并对其中的遗传算子进行优化， 从而实现了 提高了模型的实用性。 权利要求书2页 说明书11页 附图6页 CN 115511336 A 2022.12.23 CN 115511336 A 1.一种基于多点联合分配的共享单车停车点选址方法， 其特征在于， 包括： 获取多个需 求点和多个备选停车点的信息， 并根据其确定多点联合分配的非支配排序遗传 模型的多个 优化目标和/或多个约束 条件； 所述约束 条件包括备选停车点的单车最大投放总量、 与其他 备选停车点之间的最小距离和最小满意度； 基于二进制和整数结合的染色体编码方式， 以及所述约束条件， 生成非支配排序遗传 模型的初始种群； 计算初始种群中每条染色体的多个目标函数值， 并根据其得到每条染色 体的非支配层级及拥挤距离； 利用锦标赛选择法对初始种群进行筛选， 基于位置向量的交叉算子和变异算子对筛选 后的种群进行交叉和变异， 得到一个或多个子代种群； 基于精英策略和非支配层级及拥挤距离， 从初始种群和所有子代种群中选取最优的N 个染色体， 并将其作为下一次迭代的父代种群进行迭代， 直至迭代次数达到阈值或找到满 足一个或多个约束条件的最优解， 其中N 为正整数。 2.根据权利要求1所述的基于多点联合分配的共享单车停车点选址方法， 其特征在于， 所述基于二进制和整数结合的染色体编码方式， 以及所述约束条件， 生成非支配排序遗传 模型的初始种群包括： 基于二进制对备选停车点是否 选中进行编码； 通过整数对备选停车点的停车 数量进行编码。 3.根据权利要求1所述的基于多点联合分配的共享单车停车点选址方法， 其特征在于， 所述基于位置向量的交叉算子和变异算子对筛选后的种群进 行交叉和变异， 得到一个或多 个子代种群包括： 对于两条待交叉的父代染色体X1和X2， 通过两个第一位置向量来表示 交叉算子， 每个位 置向量的元素包括1或0， 且其中一个第一位置向量表示随机选定的交叉位置； 基于两条待 交叉的父代染色体X1和X2， 利用交叉算子计算， 得到交叉的子代Y1和Y2； 对于待变异的父代染色体 X3， 通过第二位置向量表示变异算子， 且第二位置向量的元素 包括1或0， 其中元素为1的位置表示变异位置； 基于待变异的父代染色体X3， 利用交叉算子 计算， 得到变异的子代Y3。 4.根据权利要求3所述的基于多点联合分配的共享单车停车点选址方法， 其特征在于， 所述基于两条待交叉的父代染色体X1和X2， 利用交叉算子计算， 得到交叉的子代Y1和Y2包 括： 其中， ma与mb表示长度为n的第一位置向量， 其元素均包括1或0； mb表示随机选定的交 叉位置， 且ma+mb＝1； 1表示长度为 n的单位向量， n表示备选停车点的个数， ·表示点乘。 5.根据权利要求3所述的基于多点联合分配的共享单车停车点选址方法， 其特征在于， 所述基于待变异的父代染色体X3， 利用交叉算子计算， 得到变异的子代Y3通过如下方法表 示： Y3＝{(1‑mc)； (1‑mc)}·X3+{mc； mc}·Xm， 其中， Xm中的第i列元 素为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115511336 A 2式中， mc表示第二位置向量； δ与 δ ′均为0～1之间的随机数， δ用于确定发生变异的是停 车点位置的染色体还是停车点停放数量的染色体， δ ′用于对停车数量进行变异； 为第 mci个停车点允许停放单 车数量的上限。 6.根据权利要求1至5任一项所述的基于多点联合分配的共享单车停车点选址方法， 其 特征在于， 所述获取多个需求点和多个备选停车点的信息， 并根据其获取多个需求点和多 个备选停车点的信息， 并根据其确定多点联合分配的非支配排序遗传 模型的多个优化目标 和/或多个约束条件 包括： 获取多个需求点和多个备选停车点的信息， 并根据其计算每个备选停车点的满意度； 根据每个备选停车点的满意度确定非支配排序遗传模型的多个优化目标； 确定非支配排序遗传模型的多个参数， 并根据其确定所述非支配排序遗传模型的多个 约束条件。 7.一种基于多点联合分配的共享单 车停车点选 址系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取多个需求点和多个备选停车点的信息， 并根据其确定多点联合分 配的非支配排序遗传模型 的多个优化 目标和/或多个约束条件； 所述约束条件包括备选停 车点的单 车最大投放总量、 与其 他备选停车点之间的最小距离和最小满意度； 计算模块， 用于基于二进制和整数结合的染色体编码方式， 以及所述约束条件， 生成非 支配排序遗传模型 的初始种群； 计算初始种群中每条染色体的多个目标函数值， 并根据其 得到每条染色体的非支配层级及拥挤距离； 进化模块， 用于利用锦标赛选择法对初始种群进行筛选， 基于位置向量的交叉算子和 变异算子对筛 选后的种群进行交叉和变异， 得到一个或多个子代种群； 迭代模块， 用于基于精英策略和非支配层级及拥挤距离， 从初始种群和所有子代种群 中选取最优的N个染色体， 并将其作为下一次迭代的父代种群进 行迭代， 直至迭代次数达到 阈值或找到满足一个或多个约束条件的最优解， 其中N 为正整数。 8.根据权利要求7所述的基于多点联合分配的共享单车停车点选址系统， 其特征在于， 所述获取模块包括： 计算单元， 用于获取多个需求点和多个备选停车点的信息， 并根据其计算每个备选停 车点的满意度； 根据每 个备选停车点的满意度确定非支配排序遗传模型的多个优化目标； 确定单元， 用于确定非支配排序遗传模型的多个参数， 并根据其确定所述非支配排序 遗传模型的多个约束条件。 9.一种电子设备， 包括： 一个或多个处理器； 存储装置， 用于存储一个或多个程序， 当所 述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实现如权利 要求1至6任一项所述的基于多点联合分配的共享单 车停车点选 址方法。 10.一种计算机可读介质， 其上存储有计算机程序， 其中， 所述计算机程序被处理器执 行时实现如权利要求1至 6任一项所述的基于多点联合分配的共享单 车停车点选 址方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115511336 A 3