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龙图腾网获悉云南大学申请的专利高速公路动态收费方法、装置、设备及存储介质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：CN116227215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310245771.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权高速公路动态收费方法、装置、设备及存储介质是由张熙;王炜;陈婧设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本高速公路动态收费方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速公路动态收费方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：建立高速路网仿真环境模型，确定强化学习模型的系统状态；建立旅行者选道模型，根据系统状态和旅行者选道模型，确定强化学习模型的系统策略；根据所述系统策略，确定每个收费路段对应的智能体进行费率调整的系统动作；计算执行当前系统动作后的系统奖励，并根据系统奖励不断调整强化学习模型的系统策略；当系统奖励达到最大时，确定每个收费路段当前最佳的费率调整方案。本发明通过设计的真实中国高速路网仿真环境和旅行者选道模型上利用强化学习算法进行动态收费，以缓解拥堵，提高各方收益。

本发明授权高速公路动态收费方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种高速公路动态收费方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 建立高速路网仿真环境模型，确定强化学习模型的系统状态； 其中，建立高速路网仿真环境模型步骤中，包括： 建立高速路络的三元组，为有限非空集合，表示高速路网中的节点集合，为节点个数；为相邻节点间边的集合；邻接矩阵表示高速路网中两节点之间的联通信息； 定义每个时间步长，所有时间步的集合，T是的整数倍；定义智能体进行费率调整的系统动作的时间间隔，为收费管理部门确定的固定值；定义费率调整的时间序列集； 其中，建立高速路网仿真环境模型步骤中，还包括： 用均值为标准差为的修正高斯随机变量建模在时间步时从源节点到目的节点的车流需求； 使用Daganzo的CTM模型来建模交通流，把路网中的每条道路划分成独立的子路段；用表示属于路段的所有子路段的集合，；对于每个，其长度用表示，由车辆在一个时间步内按照自由流速度，所行驶的距离确定；在每个时间步，路段交通状态由位于每个子路段中的车辆数量组成；用，，，分别表路段的长度、在该路段上行驶车辆的自由流动速度、容量、发生拥堵时的密度； 建立旅行者选道模型，根据系统状态和旅行者选道模型，确定强化学习模型的系统策略； 其中，建立旅行者选道模型步骤中，包括： 基于决策路线模型建立旅行者选道模型； 其中，所述旅行者选道模型通过旅行者在收费站入口和行驶中的岔路口选道时，同时判断不同路线距离和不同路线的效用函数值，选择距离较短或效用函数值较大的路线驶入； 其中，效用函数值的表示为： ； 其中，为从当前节点到达目的节点的一个路段，为从当前节点到目的节点所经历的所有路段集合，表示从当前节点到达目的节点的一条路径，为从当前节点到达目的节点的所有不同路径的集合，为某一路径总的通行费用，表示路段的费用权重系数；以近似作为当前状态下经过每个路段所需时间，为路段上当前总车辆数； 其中，旅行者选道模型的表达式为： ； 其中，函数用来计算第条路径的物理总距离； 其中，系统状态包括时间步和该更新步下的子路段中的车流量；系统状态描述为等式：；系统奖励包括收入、系统运行时间和路网吞吐量；其中： 根据系统奖励不断调整强化学习模型的系统策略，具体为： ； ； ； ； 其中，表示从时间步到时间步时间段内，从路段移动到路段的总车流量，表示在时间步时，高速网络中所有驶出高速的车辆总和； 根据所述系统策略，确定每个收费路段对应的智能体进行费率调整的系统动作； 计算执行当前系统动作后的系统奖励，并根据系统奖励不断调整强化学习模型的系统策略； 当系统奖励达到最大时，确定每个收费路段当前最佳的费率调整方案。

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