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龙图腾网获悉中南大学;湖南纽狐科技有限公司申请的专利一种快速路的匝道闭合控制方案优化方法及相关设备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：CN118982914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411041869.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种快速路的匝道闭合控制方案优化方法及相关设备是由唐进君;张翔宇;刘俊武;李萌;薛红丽设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种快速路的匝道闭合控制方案优化方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请适用于城市路网主动管控技术领域，提供了一种快速路的匝道闭合控制方案优化方法及相关设备，包括：获取初始种群；对初始种群进行更新得到中间种群；将初始种群和中间种群进行合并，并对合并后的中间种群中的种群个体进行排序，根据排序结果确定新的中间种群；计算新的中间种群中发现者的第一平均适应度，基于第一平均适应度获取多个类别为发现者的新种群个体；计算加入者的第二平均适应度，基于第二平均适应度获取多个类别为加入者的新种群个体；对新种群个体进行选择操作，得到选择后的中间种群；根据预先设置的多目标优化函数确定最优种群个体，并将对应的匝道控制方案进行仿真获取路网状态评价指标。本申请能提高快速路的通行效率。

本发明授权一种快速路的匝道闭合控制方案优化方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种快速路的匝道闭合控制方案优化方法，其特征在于，包括： 步骤1，采集目标快速路的匝道信息，并根据所述匝道信息和Logistic混沌映射算法构建初始种群；所述初始种群包括多个种群个体，所述多个种群个体对应多个匝道控制方案，不同种群个体对应的匝道控制方案互不相同，所述匝道控制方案包括所述目标快速路上所有匝道的状态，所述状态为开启或关闭； 步骤2，利用快速非支配排序算法，对所述初始种群的种群个体进行排序，得到所述初始种群的种群序列，计算所述初始种群的种群个体的适应度，并根据所述适应度和所述种群序列确定所述初始种群中每个种群个体所属的类别；所述类别为发现者或加入者； 步骤3，基于麻雀搜索算法对所述初始种群进行更新，得到中间种群； 步骤4，将所述初始种群和所述中间种群进行合并，得到合并后的中间种群，并利用快速非支配算法和拥挤度计算算法对所述合并后的中间种群中的种群个体进行排序，并根据排序结果，确定新的中间种群，利用麻雀搜索算法对新的中间种群进行更新，得到更新后的中间种群； 步骤5，计算所述更新后的中间种群中所有类别为发现者的种群个体的第一平均适应度，并对所述适应度大于等于所述第一平均适应度的所述类别为发现者的种群个体进行交叉操作，得到多个类别为发现者的新种群个体； 步骤6，计算所述更新后的中间种群中所有类别为加入者的种群个体的第二平均适应度，并对所述适应度小于等于所述第二平均适应度的所述类别为加入者的种群个体进行变异操作，得到多个类别为加入者的新种群个体； 步骤7，对所述多个类别为发现者的新种群个体和所述多个类别为加入者的新种群个体进行选择操作，得到选择后的中间种群，若所述选择后的中间种群满足预设迭代终止条件，则执行步骤8；否则，针对所述选择后的中间种群中的种群个体，返回执行所述步骤4； 步骤8，根据预先设置的多目标优化函数，从所述选择后的中间种群中确定最优种群个体，并将所述最优种群个体对应的匝道控制方案输入VISSIM微观仿真软件，获取路网状态评价指标，若所述路网状态评价指标满足预设指标条件，则根据所述所述最优种群个体对应的匝道控制方案对所述目标快速路进行匝道管控；否则，将所述中间种群作为所述步骤4中的所述初始种群，将所述更新后的中间种群作为步骤4中的所述中间种群，返回执行步骤4；所述多目标优化函数包括快速路总延误、主路及主路交叉口平均延误； 其中，所述根据所述匝道信息和Logistic混沌映射算法构建初始种群，包括： 根据所述匝道信息，随机生成多个匝道控制方案； 分别针对每个所述匝道控制方案，通过计算公式 得到所述匝道控制方案的二进制值其中，S·表示S型传递函数，t表示迭代次数，id表示第i个匝道控制方案的维度d，rd表示位于[0,1]之间的随机数； 将所述二进制值作为所述匝道控制方案对应的种群个体的基因，得到原始个体xk；k＝1,2,...,N，N表示所述多个匝道控制方案的总数量； 通过计算公式xk+1＝μxk1-xk，得到新原始个体xk+1；其中，μ∈0,4]； 通过计算公式X＝Xlb+Xub-XlbXk+1，得到所述初始种群X；其中，Xlb表示每个所述新原始个体对应的匝道控制方案维度上限，Xub表示每个所述新原始个体对应的匝道控制方案维度下限。

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