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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种新型异质混合交通流模型分级评价与构建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：CN117877245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202311367796.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种新型异质混合交通流模型分级评价与构建方法是由马天飞;李嘉胜;朱冰;赵健;汤瑞;李文旭设计研发完成，并于2023-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新型异质混合交通流模型分级评价与构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种新型异质混合交通流模型分级评价与构建方法，其方法为：第一步、建立自动驾驶汽车功能分级评价指标；第二步、依照分级指标，对每一级所对应的自动驾驶功能设计决策控制算法；第三步、进行混合交通流模型构建。有益效果：建立了更为符合交通流特性的分级指标，同时实现了在给定道路中不同功能即不同等级自动驾驶车辆均布分散，从而构建异质混合交通流仿真模型。本方法可以应用于为智能汽车仿真研究提供有效高置信度的异质混合交通流模型，可以推广应用到智能汽车决策规划、控制、测试等领域方面的研究，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种新型异质混合交通流模型分级评价与构建方法在权利要求书中公布了：1.一种新型异质混合交通流模型分级评价与构建方法，其特征在于：其方法包括的步骤如下： 第一步、建立自动驾驶车辆功能分级评价指标，将具有不同自动驾驶功能车辆进行统一分级评价； 第二步、依照分级指标，对每一级所对应的自动驾驶功能设计决策控制算法，生成多等级自动驾驶交通车模型，以此来反应具有不同自动驾驶功能的车辆运行情况； 第三步、进行混合交通流模型构建，设计基于微元网格权重分配的驾驶模型分布算法，将不同比例的步骤二所述交通车模型来分散均布到道路中，构建异质混合交通流模型，具体方法如下： 步骤1、将道路空间离散为不同尺寸大小的微元网格，单一网格的大小为Δx×Δy，其中Δx和Δy根据道路车道宽度和车辆的尺寸共同确定； 先沿着道路方向将道路空间分割成数个长为Δx的条形区域，然后再沿着垂直于道路方向将每个条形区域分割成数个宽为Δy的小区域，即网格，这样，每个网格的面积为Δx×Δy，具体地，Δx大于或者等于车辆的长度，Δy大于或者等于车辆的宽度； 网格划分的目的是将道路空间离散为数个区域，每个区域表示一辆交通车辆的位置以及状态；网格划分的原则是使得每个区域的尺寸与车辆尺寸匹配，通过避免网格数目过多，影响后续寻优效率； 步骤2、定义目标函数f，表示不同等级交通车的分布情况： 其中n为交通车模型数量，wij为第i个和第j个交通车模型之间权重，dij为第i个和第j个交通车模型之间距离； wij的取值根据驾驶员的类型而定： 如果第i个和第j个交通车等级相同，即li＝lj，那么wij＝-1，避免相同等级交通车模型分布到相邻区域； 如果第i个和第j个驾驶员是不同类型，即li≠lj，那么wij＝1\1.2\1.4，具体取值取决于交通车等级的差值，以此增加不同等级交通车模型混合度； dij的计算公式为： 步骤3、通过使用粒子群优化算法来寻找最优的交通车模型分布方案，初始化一组随机个数为N的粒子，每个粒子代表一种可能的交通车模型分布方案，即每个交通车所在网格的坐标位置，在二维搜索空间中，算法参数分别为： Xid＝xix,xiy9 Vid＝vix,viy10 Pid,best＝pix,piy11 Pd,gbest＝px,gbest,py,gbest12 其中，Xid为第i个粒子的位置，Vid为第i个粒子的速度，并且包括粒子移动的距离和方向，Pid，best为第i个粒子的最优位置，Pd，best为群体搜索到的最优位置； 步骤4、之后对粒子速度和位置进行更新： 其中，k为迭代次数，w为惯性权重，c1为个体学习因子，c2为群体学习因子，r1，r2为区间[0,1]的随机数，增加搜索的随机性； 步骤5、反复重复实现上述步骤，计算每个粒子的目标函数值fx，更新每个粒子的速度和位置，直到满足终止条件，即迭代次数大于设置最大迭代次数50次，输出全局最优解g，即为最优的交通车模型分布方案，进而完成构建异质混合交通流模型。

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