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龙图腾网获悉云南省交通规划设计研究院股份有限公司申请的专利高速公路隧道准无人值守体系下的隧道管理分站选址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：CN120471090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510950986.7，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权高速公路隧道准无人值守体系下的隧道管理分站选址方法是由李浩;陈志涛;陆艳铭;何汝江;杨路;李孜;彭维圆;殷志峰;孙建华;胡皓;詹洋设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本高速公路隧道准无人值守体系下的隧道管理分站选址方法在说明书摘要公布了：本发明涉及高速公路隧道准无人值守体系下的隧道管理分站选址方法，属于高速公路隧道技术领域。该高速公路隧道准无人值守体系的第5级为隧道管理分站，第6级为智能微站，包括智能变电微站、智能管理微站、智能消防微站、柴油发电机箱和模块化物联网水箱；以单个隧道管理站或隧道管理分站的巡检距离总长不超过30km，单边不超过15km为设置原则；隧道管理分站的选址位置采用基于Cat混沌映射和层次分析法改进的樽海鞘群优化算法进行选址。本发明实现了隧道变电所的准无人值守，解决当前隧道变电所在建设期和运营期所面临的诸多难，提高了应急救援及时性、安全性，减轻了隧道管理站巡检压力，并促进了高速公路隧道建管养的降本增效。

本发明授权高速公路隧道准无人值守体系下的隧道管理分站选址方法在权利要求书中公布了：1.高速公路隧道准无人值守体系下的隧道管理分站选址方法，其特征在于，在隧道管理站下级设置隧道管理分站；以单个隧道管理站或隧道管理分站的巡检距离总长不超过30km，单边不超过15km为设置原则； 隧道管理分站的选址位置采用基于Cat混沌映射和层次分析法改进的樽海鞘群优化算法进行选址； 隧道管理分站的选址位置采用基于Cat混沌映射和层次分析法改进的樽海鞘群优化算法进行选址，具体包括如下步骤： 步骤1，设定樽海鞘群的种群规模、迭代次数和搜索空间上下边界； 步骤2，在搜索空间范围内，初始化樽海鞘群个体的位置和樽海鞘种群； 其中，樽海鞘群个体表示为：， 其中，为樽海鞘个体编号，即第个候选点位，为第个候选点位的桩号信息，为第个候选点位至事故发生地的隧道总长，为第个候选点位至事故发生地途经的特长隧道数量，为第个候选点位至事故发生地途经的长大下坡总长，为第个候选点位至事故发生地途经的小半径弯道数量，为第个候选点位至事故发生地途经的常发雨雾路段总长，为第个候选点位至事故发生地途经的常发冰雪路段总长； 樽海鞘群的n个个体的特征信息存储在的矩阵，如式（2）所示： ， 其中，n代表樽海鞘种群规模，=1,2，…，n；为个体的第j维特征，d为特征个数，j=1,2，…，d；为樽海鞘个体，为第i个樽海鞘在第j维特征变量的位置，矩阵即为樽海鞘种群； 通过Cat映射后的樽海鞘群的初始位置通过式（4）所示： ， 其中，为第i个樽海鞘在第j维特征变量上的初始位置，为第j维特征变量的搜索空间下界，为第j维特征变量的搜索空间上界，为第i个个体、第j维特征变量经过k次迭代后的最终纵坐标混沌序列值； 步骤3，构造适应度函数，计算各樽海鞘群个体在当前位置的适应度值； 所述的适应度函数是以最小应急救援时间为目标的函数，如式（6）所示： ， ， 其中，表示隧道管理节点，所述的隧道管理节点包括隧道管理站或隧道管理分站；表示事故发生点，是从第个隧道管理节点到第个事故点的应急距离，为的权重值，取值范围为0,1；是从第个隧道管理节点到第个事故点途经隧道的总长度，为的权重值，取值范围为0,1；是从第个隧道管理节点到第个事故点途经隧道的数量，为的权重值，取值范围为0,1；是从第个隧道管理节点到第个事故点途经长大下坡路段的长度，为的权重值，取值范围为0,1；是从第个隧道管理节点到第个事故点途经小半径弯道的数量，为的权重值，取值范围为0,1；是从第个隧道管理节点到第个事故点途经雨雾路段的长度，为的权重值，取值范围为0,1；是从第个隧道管理节点到第个事故点途经冰雪路段的长度，为的权重值，取值范围为0,1； 任意两个隧道管理节点之间应间隔15km，同时需保证单个隧道管理站或隧道管理分站的巡检距离总长不超过30km； 个体适应度值为其对应目标函数值的倒数，如式（11）所示： ， 步骤4，将樽海鞘个体按适应度值的顺序从大到小排序，选定适应度值最大的个体作为食物源，将适应度排名前50%的樽海鞘设置为领导者，其余的樽海鞘设置为跟随者； 步骤5，更新樽海鞘群的位置； 樽海鞘群中，领导者樽海鞘的位置更新公式如式（12）所示： ， 其中，是领导者s在第j维特征变量的位置，s=1,2，…，n；是食物源在第j维特征变量的位置，和都是介于[0,1]之间的随机数，为收敛因子； 更新公式如式（13）所示： ， 其中，表示当前迭代次数，表示最大迭代次数； 樽海鞘群中，跟随者樽海鞘的位置以牛顿运动定律进行更新，如式（17）所示： ， 其中，，表示第个樽海鞘的前一个樽海鞘在第j维特征变量的位置； 步骤6，根据适应度函数计算每个樽海鞘的适应度值，且重新确定食物源位置； 步骤7，判断算法迭代次数是否满足停止条件，如果没有达到停止条件，则返回步骤5，更新樽海鞘群的位置，继续执行迭代； 迭代终止后，输出作为领导者的樽海鞘的位置，即获得隧道管理分站候选点位的最优值； 步骤3中，的值通过层次分析法来确定。

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