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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于多智能体的多目标交通路径诱导方法及系统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：CN120014831B 。

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：202510217378.5，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于多智能体的多目标交通路径诱导方法及系统是由李德纮;戚子玥;朱政;王凌昊;蒋哲远;胡隽设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体的多目标交通路径诱导方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于交通管理技术领域，具体的说是一种基于多智能体的多目标交通路径诱导方法及系统，仿真模块，用于对仿真交通需求进行校准；优化控制模块，用于随着时间推移最大化整个系统的累积奖励；迭代优化模块，用于在信息交互中实现策略迭代优化；判断模块，用于通过仿真模块信息判断系统收益是否趋于稳定；输出模块，用于输出管控方案，本发明通过提供差异化的路径诱导信息，避免同质化导航信息引发的交通拥堵，实现交通流量的动态均衡，显著提升交通网络整体效率并降低车辆排放，为绿色交通的发展提供有力支持。

本发明授权一种基于多智能体的多目标交通路径诱导方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体的多目标交通路径诱导系统，其特征在于：该系统包括： 仿真模块，用于对仿真交通需求进行校准； 优化控制模块，用于随着时间推移最大化整个系统的累积奖励； 迭代优化模块，用于在信息交互中实现策略迭代优化； 判断模块，用于通过仿真模块信息判断系统收益是否趋于稳定； 输出模块，用于输出管控方案； 在仿真模块中，利用SUMO作为微观仿真平台，标定交通需求，并根据可行性为每个OD对预审3-4条备选路径； 在优化控制模块中，包括一个多智能体马尔可夫决策过程模型，其优化目标是通过改进智能体的策略，随着时间推移最大化整个系统的累积奖励； 智能体的决策变量包括状态、动作和奖励； 其中，状态是交通状况的度量，用一个向量表示，其中，表示在给定时间步长下每条边上的车辆数量，表示平均车速，表示平均行驶距离，每个智能体的动作是一个诱导分流率，在预先确定备选路径中进行比例分配； 动作向量表示为，其中表示备选路径的数量； 奖励定义为反映交通效率的旅行时间与反应环境影响的二氧化碳排放量的综合指标，表示为： 其中，是车辆在当前路况下完成全程的通行时间，是路段的二氧化碳排放量； 参数用于统一两个值的数量级，具体数值基于仿真场景中的总行驶时间和总排放量，以及单个目标优化的总行驶时间和总排放量进行估计； 通过权重调整模型的优化目标：当时，模型目标为减少排放；当时，模型优先考虑通行时间和效率； 当时，模型将减少排放与提高通行效率作为共同目标，旨在寻找能够实现两个目标平衡的诱导优化解； 在信息交互中实现策略迭代优化包括：根据交通需求分析和仿真场景，选定OD对并确定相应的备选路径； 在仿真模块和优化控制模块之间建立信息交互机制，通过仿真过程收集智能体在不同状态下采取各种动作所获得的奖励信息； 引入强化学习中的动态调整机制，采用策略梯度方法优化策略； 通过仿真模块信息判断系统收益是否趋于稳定的标准为：当仿真模块输出的奖励值趋于稳定，或算法达到最大迭代次数，认为优化过程结束； 输出管控方案包括在策略优化完成后，通过对比优化前后的交通系统的效率和排放量，验证优化策略的有效性。

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