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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种量子增强型实时多模式交通网络优化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：CN121768218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610260842.3，技术领域涉及：G08G1/08；该发明授权一种量子增强型实时多模式交通网络优化方法及系统是由刘世杰;田源;高小涵;杜聪;吴建清设计研发完成，并于2026-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种量子增强型实时多模式交通网络优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种量子增强型实时多模式交通网络优化方法及系统，属于智能交通控制与优化技术领域；包括：对交通网络内的多源运动数据进行边缘计算及预处理，生成交通状态特征数据；采用量子计算模型针对不同的交通控制目标，生成信号方案；构建数字孪生模型对信号方案进行验证；将通过验证的信号方案转换为交通信号控制指令，并下发至交通信号机；持续监测交通情况，并将监测结果反馈至量子计算模型，以实时调整信号方案。本发明能够在大规模城市网络中实时高效地协调多模式交通流，且兼具突发事件快速响应与闭环自适应能力，可以满足未来智慧城市与车路协同发展的实际需求。

本发明授权一种量子增强型实时多模式交通网络优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种量子增强型实时多模式交通网络优化方法，其特征在于，包括： 实时采集交通网络内的多源运动数据； 对所得多源运动数据进行边缘计算及预处理，生成交通状态特征数据； 基于所述交通状态特征数据，采用量子计算模型针对不同的交通控制目标，生成信号方案，具体分为四步： 第一步，当所有候选决策变量和对应的低维特征准备就绪之后，为多目标优化问题设定初始权重向量，用于衡量不同目标的重要性；在早高峰时段，如果希望优先减少平均延误，则设定： ； 其中，表示减少平均延误这一目标的权重，表示减少排放这一目标的权重，表示提高公交准点率这一目标的权重，表示保障行人安全这一目标的权重； 第二步，基于低维潜在特征以及历史数据训练得到的响应曲线，为每个变量计算线性系数与交互系数；先通过响应曲线预测在第号节点采用第种方案后相较基准方案的性能变化，即： ； 其中，表示在第号路口采用第种方案后减少的平均延误；表示相应减少的排放量；表示在该方案下预测的公交准点率；表示在该方案下预测的行人安全指标；表示二进制变量的线性系数，以使得在目标函数中能够同时兼顾减少延误与排放、提高公交准点率与行人安全； 对于任意两个二进制决策变量和，计算其二次交互系数；如果这两个变量对应的方案在同一路口中存在相位冲突，此时： ； 其含义是：当时需要对冲突进行强力惩罚，为一个较大的正值；如果，路口与距离为，且两者存在配时协同效应，则令： ； 其中，表示用于刻画配时协调收益衰减程度的常数；表示路口与之间的欧氏距离；是一个衰减参数，决定了距离越远时配时协调收益的衰减速度；是根据低维潜在特征计算得到的协同强度系数，当节点之间的流量关联更强时值更大； 第三步，当QUBO模型构建完毕之后，采用量子近似优化算法结合经典回退机制来求解这一大规模高维组合优化问题； 第四步，当获得了最优或近似最优的二进制决策向量后，将其映射回具体配时；对于所有使得，就确定了第号路口应当采用第种信号灯绿灯时长与行人、公交优先策略；由此得到一整套配时参数，即： ； 其中，对于第号路口：表示第一个绿灯相位的时长，单位为秒；表示黄灯切换时长，单位为秒；表示红灯时长，单位为秒； 构建数字孪生模型，并对所述信号方案进行验证； 将通过验证的信号方案转换为交通信号控制指令，并下发至交通信号机执行； 持续监测交通信号控制指令下发后的交通情况，并将监测结果反馈至量子计算模型，以实时调整信号方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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