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龍圖騰網獲悉清華大學深圳國際研究生院申請的專利一種基于高性能交通仿真智能體的主線交通流管控優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120431731B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510911966.9，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種基于高性能交通仿真智能體的主線交通流管控優化方法是由張儒波;楊鵬史;韓宇星;羅赟;繆立新設計研發完成，并于2025-07-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于高性能交通仿真智能體的主線交通流管控優化方法在說明書摘要公布了：一種基于高性能交通仿真智能體的主線交通流管控優化方法，包括：選定目標區域路網，構建主線路段與互通路段結構；通過微觀交通仿真生成多場景樣本集，模擬不同交通需求、限速及硬路肩開放條件下的交通運行狀態；基于深度學習方法訓練神經網絡模型，以目標路段及其上下游多層關聯拓撲信息為輸入特征，以行程時間、平均速度為標簽，構建高效交通仿真智能體；結合多目標優化算法，以總行程時間與碳排放量為優化目標，動態迭代生成路段限速和硬路肩開放的最優管控方案。本發明的方法通過仿真智能體替代傳統低效微觀仿真，顯著提升計算性能，實現復雜路網協同優化與低碳管控策略的科學制定。

本發明授權一種基于高性能交通仿真智能體的主線交通流管控優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于高性能交通仿真智能體的主線交通流管控優化方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、選定目標研究區域，確定由主線路段和互通路段構成的區域路網； S2、基于微觀交通仿真進行多場景樣本生成：針對目標研究區域，設置不同交通需求水平、路段限速及硬路肩開放情況的多種交通場景，通過批量仿真生成各場景下路段區間的交通運行狀態指標，形成交通仿真樣本集； S3、構建高性能交通仿真智能體：基于所述交通仿真樣本集，采用深度學習方法訓練神經網絡模型，所述模型以目標路段區間的上下游拓撲信息及自身屬性為輸入特征，以路段區間的交通運行狀態指標為標簽，實現對路網交通狀態的高效評估； S4、結合多目標優化算法優化管控方案：以主線總行程時間和主線總碳排放量為優化目標，以各路段區間的限速和硬路肩開放狀態為決策變量，利用所述交通仿真智能體評估候選方案，通過優化算法迭代生成最優管控方案；其中，所述主線總行程時間的計算方法為：基于各路段區間的交通需求與行程時間乘積的累加；其中，路段區間的交通需求通過路徑-路段映射關系，將經過該路段區間的路徑出行量累加獲得；所述主線總碳排放量的計算方法為：根據路段區間內不同車型的交通需求、基本能耗、速度修正系數、路段長度及單位能耗排放因子的乘積，計算各車型的碳排放量，并對所有車型結果累加，再將各路段區間的結果累加。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人清華大學深圳國際研究生院，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區桃源街道麗水路2279號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。