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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种考虑出行者从众效应的路径交通流诱导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：CN119169802B 。

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：202410790834.0，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种考虑出行者从众效应的路径交通流诱导方法是由周博见;李康娇;李世豪;陈婧煦;陈晓伟;何杰设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑出行者从众效应的路径交通流诱导方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种考虑出行者从众效应的路径交通流诱导方法。通过选定若干路径作为诱导路径，并向部分出行者提供路径补贴信息，吸引该部分出行者选择诱导路径出行，在从众效应的影响下引导其余出行者选择诱导路径。为此，本发明构建了双层规划模型作为交通流调控模型，其上层模型以最小化系统总出行时间成本和路径补贴成本为目标函数，下层模型为给定诱导路径下考虑从众效应的动态演化模型。通过遗传算法求解，实例分析显示：该模型可以有效降低整个网络的系统总出行时间成本，在一定程度上缓解交通拥堵。同时，从众效应的存在可以在降低路网系统总出行时间成本的同时减少补贴成本，进一步提升基于路径补贴的交通流调控策略的作用效果。

本发明授权一种考虑出行者从众效应的路径交通流诱导方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑出行者从众效应的路径交通流诱导方法，其特征在于，包括如下步骤： 假设政府仅为交通网络中的部分出行者提供路径补贴信息；政府首先选定若干有潜力实现系统最优的路径作为诱导路径，然后通过信息平台等方式向部分出行者发布路径补贴信息；在路径补贴信息的激励下，该部分出行者有相当一部分会选择诱导路径；在从众效应的影响下，其余出行者会跟风选择诱导路径，实现达到优化交通网络上流量分布的目的； 在上述假设条件下，步骤1，根据Logit型随机用户均衡模型的相关理论，考虑出行者同时受到从众效应和路径补贴信息的双重影响情况下，定义诱导路径下考虑从众效应的广义出行阻抗函数；步骤2，在出行阻抗函数的基础上，确定诱导路径下考虑从众效应的交通流动态演化模型；步骤3，将动态演化模型作为下层模型，并以最小化系统总出行时间成本和路径补贴成本为目标函数作为上层模型，建立交通流调控双层规划模型；步骤4，设计求解该双层规划模型的遗传算法，快速精确地求解上述问题； 步骤1中，根据Logit型随机用户均衡模型的相关理论，出行者同时受到从众效应和路径补贴信息的双重影响情况下，定义诱导路径下考虑从众效应的广义出行阻抗函数为： 未收到路径补贴信息的出行者，其广义出行阻抗函数为： 其中是第k+1阶段路径r的实际路径行驶时间，r∈Rw,w∈W，定义为第k+1阶段路径r的对出行者的“吸引力”，β是关联路径“吸引力”与路径出行时间的重要参数，θ为大于0的参数，用来描述交通网络中的出行者对路网的熟悉程度，与出行者对路网的熟悉程度成反比例关系，φ是路径补贴转化为路径广义出行阻抗的重要参数，ρrw为关系变量，若OD对w∈W之间的路径r为诱导路径，则ρrw为1，否则为0，χ为诱导路径的单位补贴标准，Lrw为OD对w∈W之间的路径r的路径长度，εrw是效用函数中的随机项； 易知该问题是一个凸规划问题，根据Logit模型的相关理论可知，问题的最优解f1,rw,f2,rw是唯一的；因此，如果第k+1阶段出行者依照上述定义的出行阻抗函数，选择广义出行阻抗最小的路径出行，则该阶段末期系统达到稳定状态时的交通流量解即为模型的极小值点； 步骤2中，具体为：确定诱导路径下考虑从众效应的交通流动态演化模型； 所述出行阻抗函数，进一步可推导出其交通流动态演化过程和动态演化模型； 定义诱导路径下考虑从众效应的交通流动态演化过程框架的具体表达式可简化为： 其中Ω为： 其中，和分别表示第k+1阶段末期系统达到稳态时，收到路径补贴信息的出行者和未收到路径补贴信息的出行者的路径流量，f为路径流量，f∈Ω，f1,rw和f2,rw分别表示第k+1阶段末期系统达到稳态时，收到路径补贴信息的出行者和未收到路径补贴信息的出行者的路径流量，A为路段集合，a∈A，W为OD对之间由出行需求产生的OD对集合，w∈W，Rw为OD对w间的可行路径集合，r∈Rw，xa为路段a上的交通流量，ta为路段a的出行阻抗，δarw为关系变量，若路段a在OD对w间的路径r，则δarw为1，否则为0，ψ为收到路径补贴信息的出行者比例，qw为OD对w∈W之间的出行需求量。

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