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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利一种基于智能网联车辆集群宏微观一体联盟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：CN120299233B 。

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：202510353987.3，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于智能网联车辆集群宏微观一体联盟决策方法是由王庞伟;张龙;何浩;王子鹏;王雪晴设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能网联车辆集群宏微观一体联盟决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能网联车辆集群决策技术领域，尤其涉及一种智能网联车辆集群宏微观一体联盟决策方法，本发明通过构建智能网联车辆集群的初始路径，考虑安全、舒适、效率和能耗目标，构建的集群联盟决策代价函数。在满足智能网联车辆的运动学约束与舒适性条件下，利用自适应协同进化算法进行求解，自适应协同进化算法中采用基于多样性的搜索分配机制进行种群多样性分配和交通流引导的变异，对全局探索和局部优化两个模块分别进行寻优，并进行周期性全局优化等操作，生成最优的智能网联车辆集群决策，进而让车辆在最大化保障安全性并且提高效率的前提下能够减少能耗，提高舒适性。

本发明授权一种基于智能网联车辆集群宏微观一体联盟决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能网联车辆集群宏微观一体联盟决策方法，其特征在于，包括： 步骤S1，构建智能网联车辆集群的初始路径； 步骤S2，构建针对智能网联车辆集群的联盟集合，构建联盟集合中单辆智能网联车辆的代价函数，包括驾驶安全代价函数、乘坐舒适代价函数、行驶效率代价函数以及能耗代价函数； 所述驾驶安全代价函数为纵向安全性代价与横向安全性代价之和； 所述乘坐舒适代价函数基于所述智能网联车辆的横纵向加加速度所确定； 所述行驶效率代价函数基于纵向速度所确定； 所述能耗代价函数基于空气密度、车辆迎风面积、空气阻力系数、滚动阻力系数、车辆质量、重力加速度、车辆综合加速度、燃油消耗率以及发动机效率所确定； 其中，所述纵向安全性代价与纵向间隙和相对于前车的相对速度相关，所述横向安全性代价与所述智能网联车辆与相邻车辆的相对距离以及相对速度相关； 步骤S3，构建针对联盟集合的联盟博弈模型，设定优化目标为最小化所述代价函数； 步骤S4，确定针对博弈决策的约束条件，包括运动学约束以及舒适性约束； 所述运动学约束基于智能网联车辆的加速度值、速度值、前轮转角、横摆角、最大加速度、最小转向角、最大转向角、最小横摆角以及最大横摆角所确定； 所述舒适性约束基于前轮转向角、前轮转向角变化率、加速度增量以及加加速度所构建； 步骤S5，在联盟模型求解过程中，将每个智能网联车辆确定为独立的种群，以进行进化，每隔固定进化次数，将各所述智能网联车辆通过V2X通信技术交换信息，实现全局优化； 将每个智能网联车辆确定为独立的种群，以进行进化，其中， 对智能网联车辆进行基因编码，得到针对智能网联车辆的染色体； 对每个智能网联车辆分配种群，对满足约束条件的染色体进行适应度评估，以确定针对每个种群的评估值； 依据评估值调整进化过程中所述种群中个体进行全局探索和局部优化的比例； 其中，所述评估值基于智能网联车辆对应染色体间的欧式距离所确定； 步骤S6，重复步骤S5，直至满足终止条件，得到最优轨迹解。

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