一种基于时空图神经网络与多智能体博弈的动态定价调度方法及系统

本发明公开了一种基于时空图神经网络与多智能体博弈的动态定价调度方法及系统，通过融合时空图神经网络预测、多智能体强化学习调度及区块链可信交易，实现“感知‑预测‑定价‑调度‑结算”的全链路智能化架构，达到从车位数据采集、预处理、特征提取到模型训练、动态定价、跨区域调度及可信交易的全流程智能化管理，适用于城市级全域车位资源的动态优化配置。如此解决了传统共享车位系统中静态定价导致的供需错配、跨区域调度低效及信任机制薄弱等问题，实现了城市车位资源从数据感知到交易结算的全链路智能化、动态化管理，提升了车位利用率、降低了寻位成本、增强了交易可信性，推动了共享车位从“被动匹配”向“主动调度”转型。