买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于高性能交通仿真智能体的主线交通流管控优化方法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：CN120431731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510911966.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于高性能交通仿真智能体的主线交通流管控优化方法是由张儒波;杨鹏史;韩宇星;罗赟;缪立新设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高性能交通仿真智能体的主线交通流管控优化方法在说明书摘要公布了：一种基于高性能交通仿真智能体的主线交通流管控优化方法，包括：选定目标区域路网，构建主线路段与互通路段结构；通过微观交通仿真生成多场景样本集，模拟不同交通需求、限速及硬路肩开放条件下的交通运行状态；基于深度学习方法训练神经网络模型，以目标路段及其上下游多层关联拓扑信息为输入特征，以行程时间、平均速度为标签，构建高效交通仿真智能体；结合多目标优化算法，以总行程时间与碳排放量为优化目标，动态迭代生成路段限速和硬路肩开放的最优管控方案。本发明的方法通过仿真智能体替代传统低效微观仿真，显著提升计算性能，实现复杂路网协同优化与低碳管控策略的科学制定。

本发明授权一种基于高性能交通仿真智能体的主线交通流管控优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高性能交通仿真智能体的主线交通流管控优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、选定目标研究区域，确定由主线路段和互通路段构成的区域路网； S2、基于微观交通仿真进行多场景样本生成：针对目标研究区域，设置不同交通需求水平、路段限速及硬路肩开放情况的多种交通场景，通过批量仿真生成各场景下路段区间的交通运行状态指标，形成交通仿真样本集； S3、构建高性能交通仿真智能体：基于所述交通仿真样本集，采用深度学习方法训练神经网络模型，所述模型以目标路段区间的上下游拓扑信息及自身属性为输入特征，以路段区间的交通运行状态指标为标签，实现对路网交通状态的高效评估； S4、结合多目标优化算法优化管控方案：以主线总行程时间和主线总碳排放量为优化目标，以各路段区间的限速和硬路肩开放状态为决策变量，利用所述交通仿真智能体评估候选方案，通过优化算法迭代生成最优管控方案；其中，所述主线总行程时间的计算方法为：基于各路段区间的交通需求与行程时间乘积的累加；其中，路段区间的交通需求通过路径-路段映射关系，将经过该路段区间的路径出行量累加获得；所述主线总碳排放量的计算方法为：根据路段区间内不同车型的交通需求、基本能耗、速度修正系数、路段长度及单位能耗排放因子的乘积，计算各车型的碳排放量，并对所有车型结果累加，再将各路段区间的结果累加。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道丽水路2279号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。