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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于知识迁移的遗传规划超启发式交通流分配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：CN118982916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411061367.4，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于知识迁移的遗传规划超启发式交通流分配方法是由胡晓敏;栗嘉玄;李敏设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识迁移的遗传规划超启发式交通流分配方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识迁移的遗传规划超启发式交通流分配方法，包括获取路网信息；将路网抽象为带权有向图；根据路网信息构建交通仿真模型并确定优化目标；利用交通仿真模型对种群中每一个路由策略进行评估；根据源域进行知识提取；当问题场景发生变化时，基于从源域学到的知识对目标域进行迭代优化，将最优个体作为最终的路由策略应用于交通流分配。本发明有效解决面对路网结构发生变化时路由策略对交通流分配的有效性问题，同时提高了新场景下再训练的效率；将迁移学习运用于交通流优化中，将在源领域学到的通用识迁移到目标领域，能较好地提高在新路网结构下再训练的效率，适用于不同类型路网结构的交通流分配策略，提高路由策略的泛化能力。

本发明授权一种基于知识迁移的遗传规划超启发式交通流分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识迁移的遗传规划超启发式交通流分配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取路网信息； S2、将路网抽象为一个带权有向图； S3、根据路网信息构建交通仿真模型并确定优化目标；具体为： 根据路网中路口的位置信息、路口处是否有信号灯、路网中各道路的长度、车辆起点、终点信息、出发时间，对交通流分配问题构建交通仿真模型； 所述的优化目标为最小化所有车辆的平均旅行时间，即： 式中，f为所有车辆的平均旅行时间；Nvehicle为仿真时间内进入路网中的车辆总数；为车辆i从进入路网直至到达目的地离开路网的旅行时间； S4、利用构建的交通仿真模型对种群中每一个路由策略进行评估；具体包括： S41、根据构建的交通仿真模型和交通流信息，在特定时间点生成一辆车并进入系统； S42、基于路网中的实时交通流信息，通过路由策略计算车辆行驶至前方路口处每条可选道路的启发值，将启发值最高的一条道路添加至车辆的行驶路线；具体包括： S422、通过路由策略计算候选道路集Sroad中每条道路对应的启发式值，选择启发值最大的一条道路加入当前车辆的行驶路线，所有车辆重复该步骤直至仿真结束； S43、在仿真时间内每辆车循环执行上述操作直至到达目的地，当仿真结束时，计算平均旅行时间以评估种群中每个个体的适应度值； S44、并利用遗传算子对种群进行迭代，当达到最大迭代次数，则输出种群中适应度值最大的个体，否则继续对种群进行遗传算子的操作； S5、根据源域进行知识提取； 使用基于遗传规划超启发式算法求解源域，以进行知识提取； S6、当问题场景发生变化时，基于从源域学到的知识对目标域进行迭代优化，将最优个体作为最终的路由策略应用于交通流分配；具体为： 当问题场景发生变化时，从源域学习最终种群中表现优异的GP树的概率分布作为知识； 根据从源域学到的知识在目标域创建一个良好的初始种群，之后对种群应用遗传算子迭代，直到满足停止条件，将种群中的最优个体作为路由策略输出。

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