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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于序贯博弈快速优化的智能汽车类人决策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：CN116070671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310047881.1，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于序贯博弈快速优化的智能汽车类人决策方法是由朱冰;贾士政;赵健设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于序贯博弈快速优化的智能汽车类人决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于序贯博弈快速优化的智能汽车类人决策方法，包括：交通环境中的智能汽车和其他汽车实现动态信息交互；建立智能汽车多阶段序贯博弈决策模型；参与动态信息交互的每辆汽车基于对其他汽车在未来拟采取的策略的预测结果优化自身的预期效用诱导泛函，并对智能汽车多阶段序贯博弈决策模型进行求解；智能汽车执行自身在H瞬时的加速度；在H+h瞬时同步更新交通环境中的智能汽车和其他汽车的运动信息、预测信息和认知信息；重复执行上述所有步骤，直到智能汽车恢复自由驾驶模式。该方法基于多阶段序贯博弈的横向演进特性和纵向分层特性提高了多车交互决策的一体性、协同性和类人性，克服了离散域粗糙解的问题，加速了优化求解过程。

本发明授权一种基于序贯博弈快速优化的智能汽车类人决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于序贯博弈快速优化的智能汽车类人决策方法，其特征在于，包括： S1、交通环境中的智能汽车和其他汽车实现动态信息交互； S2、基于所述动态信息交互，建立智能汽车多阶段序贯博弈决策模型； S3、参与动态信息交互的每辆汽车对除自身之外的其他汽车在未来拟采取的策略进行预测，建立领头汽车的预期效用诱导泛函和跟随汽车的预期效用诱导泛函，根据预测结果在多阶段序贯博弈中优化自身的预期效用诱导泛函； S4、基于领头汽车的预期效用诱导泛函和跟随汽车的预期效用诱导泛函，对所述智能汽车多阶段序贯博弈决策模型进行求解，输出每辆汽车在H瞬时的加速度； S5、所述智能汽车执行自身在H瞬时的加速度； S6、在H+h瞬时同步更新所述交通环境中的智能汽车和其他汽车的运动信息、预测信息和认知信息； S7、重复执行步骤S1-S6，直到所述智能汽车自主退出博弈系统而恢复自由驾驶模式； 所述S2中，所述智能汽车多阶段序贯博弈决策模型融合了个性化驾驶特性的多目标协同行驶需求和交通系统需求； 所述多目标协同行驶需求包括智能汽车的风险特征、冲击特征和跟随特征； 所述交通系统需求包括交通系统的工效特征和安全特征； 所述S4具体包括： S41、在上层空间领头汽车连续的动作域内生成满足汽车运动学和动力学约束的初始加速度策略粒子，并形成初始粒子群体 S42、根据上层空间领头汽车的初始粒子群体获得各个跟随汽车的反应式粒子群体 S43、基于所述初始粒子群体和反应式粒子群体构建层次粒子群体 S44、通过所述领头汽车的预期效用诱导泛函和跟随汽车的预期效用诱导泛函，衡量所述层次粒子群体中初始粒子群体和反应式粒子群体的效用度，并对初始粒子群体和反应式粒子群体的效用度分别单独按照递减的顺序排序； S45、利用概率盘复制法分别从排序后的初始粒子群体和反应式粒子群体中复制出个粒子，记为领头汽车核心粒子群体和跟随汽车核心粒子群体 S46、对所述领头汽车核心粒子群体和跟随汽车核心粒子群体依次进行编码操作、交换操作和突变操作，产生对应的上层空间领头汽车加速度策略的新粒子和下层空间跟随汽车加速度策略的新粒子 S47、根据所述上层空间领头汽车加速度策略的新粒子和下层空间跟随汽车加速度策略的新粒子计算对应的下层空间跟随汽车的最优加速度策略； S48、根据所述下层空间跟随汽车的最优加速度策略，反推上层空间领头汽车的最优加速度策略； S49、计算下层空间跟随汽车的最优加速度策略和上层空间领头汽车的最优加速度策略的满意度，并输出每辆汽车在H瞬时的加速度。

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