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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种面向低空交通的一体化布局优化方法、设备及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：CN121660411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610179221.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种面向低空交通的一体化布局优化方法、设备及介质是由牟振华;陈雪菲;蒋庆;杜永康;赵昱程;王军设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向低空交通的一体化布局优化方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向低空交通的一体化布局优化方法、设备及介质，涉及基于管理目的的数据处理方法技术领域，方法包括：对目标区域内候选位置进行属性标注并收集低空交通的需求分布数据与各类设施的技术参数；基于候选位置、需求分布数据及技术参数建立混合整数优化模型并设置全域覆盖约束、容量约束及引用共址优化机制；设置综合优化目标函数，在成本计算中为共址部署情况配置成本优惠权重并建立多目标权重配置机制与约束违反惩罚机制；对混合整数优化模型进行多轮次迭代求解，以输出最优的设施布局方案；综合评估最优设施布局方案生成设施布局清单并与传统规划方案对比，输出可视化布局图与技术报告。

本发明授权一种面向低空交通的一体化布局优化方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向低空交通的一体化布局优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域内用于部署设施的候选位置，对每个候选位置进行属性标注，并收集低空交通的需求分布数据与各类设施的技术参数； 基于所述候选位置、所述需求分布数据及所述技术参数，建立多设施联合选址的混合整数优化模型，并在所述混合整数优化模型中设置全域覆盖约束和容量约束，以及引用共址优化机制； 为所述混合整数优化模型设置综合优化目标函数，在所述综合优化目标函数的成本计算中为共址部署情况配置成本优惠权重，并建立多目标权重配置机制与约束违反惩罚机制； 对所述混合整数优化模型进行多轮次迭代求解，以输出最优的设施布局方案； 对所述最优的设施布局方案进行综合评估，生成设施布局清单，并将所述设施布局清单与传统规划方案进行对比分析，输出可视化布局图与技术报告； 获取目标区域内用于部署设施的候选位置，对每个候选位置进行属性标注，并收集低空交通的需求分布数据与各类设施的技术参数，具体包括： 对目标区域进行系统性扫描，识别所述目标区域内所有用于建设低空交通基础设施的候选位置，得到候选位置集合； 对所述候选位置集合中每个候选位置进行属性标注操作；所述属性标注操作包括标明所述候选位置可建设施类型，记录所述候选位置的场地物理属性，调查所述候选位置的基础设施条件，以及识别法规和技术约束； 收集城市低空交通需求预测数据，基于所述需求预测数据分析空中交通流特征，获取需求热点区域分布信息，以得到需求点集合； 建立需求网格化模型，将连续的三维低空空域离散化为规则网格，并为所述规则网格中的每个三维网格单元赋予相应的需求权重，以预测未来需求增长趋势；其中，所述需求网格化模型的水平方向划分为正方形或六边形网格，垂直方向按照低空空域的高度分层标准划分为若干高度层； 收集通信基站、导航台站、监视设备、气象站及起降场站的技术参数，对所述技术参数进行标准化处理，并对成本效益进行分析，以获取各类设施的建设成本、运营成本与维护成本； 基于所述候选位置、所述需求分布数据及所述技术参数，建立多设施联合选址的混合整数优化模型，并在所述混合整数优化模型中设置全域覆盖约束和容量约束，以及引用共址优化机制，具体包括： 为每个候选位置和每种设施类型的组合定义二进制选址决策变量，以表示候选位置是否建设对应类型设施，并引入辅助二进制变量，以表示所述候选位置是否被选用、是否采用特定的设施共址组合，以及构建分层模型架构；所述分层模型架构包括覆盖层、容量层、共址层； 针对每个需求点和每种设施类型，建立覆盖关系判断逻辑，通过计算候选位置与需求点之间的距离并与对应设施的服务半径进行比较，构建全域覆盖约束以确保每个需求点至少被一个符合条件的当前类型设施所覆盖，并对关键区域的需求点建立冗余覆盖约束条件； 针对每个候选位置和每种设施类型，建立服务需求量计算逻辑，通过汇总落入设施服务半径内所有需求点对当前类型设施的需求权重，构建容量约束以确保设施所承担的服务需求量不超过预设的额定容量，并引入负载均衡约束以限制各设施间的负载率差异； 构建设施兼容性矩阵，基于所述设施兼容性矩阵为每对不可共址的设施类型在每个候选位置上建立互斥约束，并为允许共址的设施组合建立组合选择变量及相应的关联约束； 为所述混合整数优化模型设置综合优化目标函数，在所述综合优化目标函数的成本计算中为共址部署情况配置成本优惠权重，并建立多目标权重配置机制与约束违反惩罚机制，具体包括： 基于所述技术参数中的成本参数，为每种设施在每个候选位置构建全生命周期成本计算模型，并在所述成本计算模型中，为每个候选位置上的每种设施共址组合引入成本节约系数； 将设施共址组合内各设施成本之和乘以所述成本节约系数，计算所述设施共址组合的总成本，以构建总成本最小化函数；所述总成本最小化函数以最小化设施共址组合成本之和为目标； 构建覆盖冗余度最大化函数，以统计每个需求点被同类设施覆盖的超出基本要求次数的加权总和，并构建负载均衡度最小化函数，以计算同类设施中最大负载率与最小负载率之间的差异总和； 为所述总成本最小化函数、所述覆盖冗余度最大化函数和所述负载均衡度最小化函数分别分配对应的权重系数，并组合为单一综合目标函数； 将全域覆盖约束和容量约束的违反程度乘以惩罚系数，以在所述综合目标函数中附加约束违反惩罚项。

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