申请/专利权人：中南大学;禾麦科技开发(深圳)有限公司

申请日：2021-01-29

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN113011699B

主分类号：G06Q10/0637

分类号：G06Q10/0637;G06Q50/26;G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2021.07.09#实质审查的生效;2021.06.22#公开

摘要：本发明公开了基于关键交叉口识别的交通网络动态子区划分方法及系统，通过获取并根据交通网络中各个交叉口的全局特性指标、局部特性指标以及实时交通特性指标识别交通网络的实时关键交叉口；根据实时关键交叉口对交通网络进行初步划分，得到交通网络的初步子区；构建细分目标函数，以各个初步子区的交通效益及网络划分指标全局最优为目标，使用所述细分目标函数分别对各个初步子区进一步细分，得到所述交通网络的实时动态子区，本发明在划分子区时引入了交通网络中各个交叉口的全局特性指标、局部特性指标以及实时交通特性指标识别交通网络的实时关键交叉口，能解决以关键交叉口为核心的子区内的交通拥堵问题。

主权项：1.一种基于关键交叉口识别的交通网络动态子区划分方法，其特征在于，包括以下步骤：获取交通网络中各个交叉口的全局特性指标、局部特性指标以及实时交通特性指标；根据所述各个交叉口的全局特性指标、局部特性指标以及实时交通特性指标识别所述交通网络的实时关键交叉口；根据实时关键交叉口对所述交通网络进行初步划分，得到所述交通网络的初步子区；构建细分目标函数，以各个初步子区的交通效益及网络划分指标全局最优为目标，使用所述细分目标函数分别对各个初步子区进一步细分，得到所述交通网络的实时动态子区；使用所述细分目标函数分别对各个初步子区进一步细分，具体包括以下步骤：对于任意一个初步子区，均执行以下步骤：获取并将所述初步子区内的各个路径的车流量参数以及路径参数输入至所述细分目标函数中，以所述初步子区的交通效益及网络划分指标全局最优为目标，通过局部邻居结构的粒子群优化算法求解所述细分目标函数的最优解，以得到所述初步子区内的实时动态子区；其中，通过局部邻居结构的粒子群优化算法求解所述细分目标函数的最优解，具体包括以下步骤：步骤1：初始化个粒子，其中，为大于0的正整数，并使用量子编码方式对粒子的位置属性进行编码，使用二进制编码方式对粒子的方向属性进行编码；步骤2：对采用量子编码方式的位置属性进行量子坍缩，目的是从不确定的状态塌缩至确定的状态；由于量子位由振幅确定，量子坍缩的具体方式由振幅决定；步骤3：根据改写的模块度公式，计算出每个粒子的模块度，并评估出粒子的全局最优位置Gbest和历史最优位置Pbesti；步骤4：根据Gbest和Pbesti更新粒子的方向属性和位置属性；步骤5：此时若需要变异更新，则执行步骤6，否则迭代执行步骤2；步骤6：利用量子螺旋门进行位置属性的变异；步骤7：利用Levy路径对方向属性进行更新；步骤8：此时若满足终止条件则结束，否则迭代执行步骤2；步骤9：对划分后的各个子区进行协调控制；步骤10：若需要调整子区则返回执行步骤2，否则结束划分。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学;禾麦科技开发(深圳)有限公司 基于关键交叉口识别的交通网络动态子区划分方法及系统

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