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龍圖騰網獲悉云南省交通規(guī)劃設計研究院股份有限公司申請的專利高速公路隧道準無人值守體系下的隧道管理分站選址方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120471090B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510950986.7，技術領域涉及：G06N3/006；該發(fā)明授權高速公路隧道準無人值守體系下的隧道管理分站選址方法是由李浩;陳志濤;陸艷銘;何汝江;楊路;李孜;彭維圓;殷志峰;孫建華;胡皓;詹洋設計研發(fā)完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本高速公路隧道準無人值守體系下的隧道管理分站選址方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及高速公路隧道準無人值守體系下的隧道管理分站選址方法，屬于高速公路隧道技術領域。該高速公路隧道準無人值守體系的第5級為隧道管理分站，第6級為智能微站，包括智能變電微站、智能管理微站、智能消防微站、柴油發(fā)電機箱和模塊化物聯(lián)網水箱；以單個隧道管理站或隧道管理分站的巡檢距離總長不超過30km，單邊不超過15km為設置原則；隧道管理分站的選址位置采用基于Cat混沌映射和層次分析法改進的樽海鞘群優(yōu)化算法進行選址。本發(fā)明實現(xiàn)了隧道變電所的準無人值守，解決當前隧道變電所在建設期和運營期所面臨的諸多難，提高了應急救援及時性、安全性，減輕了隧道管理站巡檢壓力，并促進了高速公路隧道建管養(yǎng)的降本增效。

本發(fā)明授權高速公路隧道準無人值守體系下的隧道管理分站選址方法在權利要求書中公布了：1.高速公路隧道準無人值守體系下的隧道管理分站選址方法，其特征在于，在隧道管理站下級設置隧道管理分站；以單個隧道管理站或隧道管理分站的巡檢距離總長不超過30km，單邊不超過15km為設置原則； 隧道管理分站的選址位置采用基于Cat混沌映射和層次分析法改進的樽海鞘群優(yōu)化算法進行選址； 隧道管理分站的選址位置采用基于Cat混沌映射和層次分析法改進的樽海鞘群優(yōu)化算法進行選址，具體包括如下步驟： 步驟1，設定樽海鞘群的種群規(guī)模、迭代次數和搜索空間上下邊界； 步驟2，在搜索空間范圍內，初始化樽海鞘群個體的位置和樽海鞘種群； 其中，樽海鞘群個體表示為：， 其中，為樽海鞘個體編號，即第個候選點位，為第個候選點位的樁號信息，為第個候選點位至事故發(fā)生地的隧道總長，為第個候選點位至事故發(fā)生地途經的特長隧道數量，為第個候選點位至事故發(fā)生地途經的長大下坡總長，為第個候選點位至事故發(fā)生地途經的小半徑彎道數量，為第個候選點位至事故發(fā)生地途經的常發(fā)雨霧路段總長，為第個候選點位至事故發(fā)生地途經的常發(fā)冰雪路段總長； 樽海鞘群的n個個體的特征信息存儲在的矩陣，如式（2）所示： ， 其中，n代表樽海鞘種群規(guī)模，=1,2，…，n；為個體的第j維特征，d為特征個數，j=1,2，…，d；為樽海鞘個體，為第i個樽海鞘在第j維特征變量的位置，矩陣即為樽海鞘種群； 通過Cat映射后的樽海鞘群的初始位置通過式（4）所示： ， 其中，為第i個樽海鞘在第j維特征變量上的初始位置，為第j維特征變量的搜索空間下界，為第j維特征變量的搜索空間上界，為第i個個體、第j維特征變量經過k次迭代后的最終縱坐標混沌序列值； 步驟3，構造適應度函數，計算各樽海鞘群個體在當前位置的適應度值； 所述的適應度函數是以最小應急救援時間為目標的函數，如式（6）所示： ， ， 其中，表示隧道管理節(jié)點，所述的隧道管理節(jié)點包括隧道管理站或隧道管理分站；表示事故發(fā)生點，是從第個隧道管理節(jié)點到第個事故點的應急距離，為的權重值，取值范圍為0,1；是從第個隧道管理節(jié)點到第個事故點途經隧道的總長度，為的權重值，取值范圍為0,1；是從第個隧道管理節(jié)點到第個事故點途經隧道的數量，為的權重值，取值范圍為0,1；是從第個隧道管理節(jié)點到第個事故點途經長大下坡路段的長度，為的權重值，取值范圍為0,1；是從第個隧道管理節(jié)點到第個事故點途經小半徑彎道的數量，為的權重值，取值范圍為0,1；是從第個隧道管理節(jié)點到第個事故點途經雨霧路段的長度，為的權重值，取值范圍為0,1；是從第個隧道管理節(jié)點到第個事故點途經冰雪路段的長度，為的權重值，取值范圍為0,1； 任意兩個隧道管理節(jié)點之間應間隔15km，同時需保證單個隧道管理站或隧道管理分站的巡檢距離總長不超過30km； 個體適應度值為其對應目標函數值的倒數，如式（11）所示： ， 步驟4，將樽海鞘個體按適應度值的順序從大到小排序，選定適應度值最大的個體作為食物源，將適應度排名前50%的樽海鞘設置為領導者，其余的樽海鞘設置為跟隨者； 步驟5，更新樽海鞘群的位置； 樽海鞘群中，領導者樽海鞘的位置更新公式如式（12）所示： ， 其中，是領導者s在第j維特征變量的位置，s=1,2，…，n；是食物源在第j維特征變量的位置，和都是介于[0,1]之間的隨機數，為收斂因子； 更新公式如式（13）所示： ， 其中，表示當前迭代次數，表示最大迭代次數； 樽海鞘群中，跟隨者樽海鞘的位置以牛頓運動定律進行更新，如式（17）所示： ， 其中，，表示第個樽海鞘的前一個樽海鞘在第j維特征變量的位置； 步驟6，根據適應度函數計算每個樽海鞘的適應度值，且重新確定食物源位置； 步驟7，判斷算法迭代次數是否滿足停止條件，如果沒有達到停止條件，則返回步驟5，更新樽海鞘群的位置，繼續(xù)執(zhí)行迭代； 迭代終止后，輸出作為領導者的樽海鞘的位置，即獲得隧道管理分站候選點位的最優(yōu)值； 步驟3中，的值通過層次分析法來確定。

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