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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于贝叶斯优化的信号交叉口车道分配方法及装置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：CN119049311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202410983277.4，技术领域涉及：G08G1/083；该发明授权一种基于贝叶斯优化的信号交叉口车道分配方法及装置是由黄玮;黄国煜;程浩帆设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯优化的信号交叉口车道分配方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于贝叶斯优化的信号交叉口车道分配方法及装置，方法包括：获取待分配交通需求；构建针对信号交叉口车道分配问题的两阶段随机规划模型；采用改进贝叶斯优化方法对两阶段随机规划模型进行求解，得到基准车道分配方案结果；第一阶段随机规划模型的优化目标为最小化k个场景的延误期望值，为第二阶段提供基准控制方案；第二阶段随机规划模型的优化目标为最小化各个场景的车辆平均延误，为第一阶段提供延误评价结果；改进贝叶斯优化方法不仅可以保证车道分配问题收敛至全局最优解，而且通过融合交通物理信息加快收敛速度。本发明精确度高且效率高，有助于提高信号交叉口的车辆通行效率，可广泛应用于智能交通技术领域。

本发明授权一种基于贝叶斯优化的信号交叉口车道分配方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯优化的信号交叉口车道分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待分配交通需求； 根据所述待分配交通需求，构建针对信号交叉口车道分配问题的两阶段随机规划模型； 采用改进贝叶斯优化方法对所述两阶段随机规划模型进行求解，得到基准车道分配方案结果； 其中，第一阶段随机规划模型的优化目标为最小化k个场景的延误期望值，所述第一阶段随机规划模型为第二阶段提供基准控制方案；第二阶段随机规划模型的优化目标为最小化各个场景的车辆平均延误，并为第一阶段提供延误评价结果，其中第k个场景的车流随机性通过调整基准信号配时方案来应对; 其中，所述改进贝叶斯优化方法包含概率代理模型和采集函数两个核心部分，根据车道分配问题的特点分别采用高斯过程模型和期望改进准则来具体实现；将待观测控制方案对应的近似延误值作为先验交通物理信息，改进所述高斯过程模型中的核函数设计，加速算法收敛至全局最优解； 所述两阶段随机规划模型的表达式为： 其中，， 表示所有交通需求场景的延误期望值；表示取期望的操作；表示交通需求的场景编号；表示场景的平均延误；表示场景出现的可能性，统一设定为；为基准车道分配方案；为基准信号配时方案；为场景的执行信号配时方案；为场景的交通需求方案；表示周期编号；表示交叉口的进口编号；表示交叉口的车道编号；表示场景周期中进口车道的车流量；表示场景周期的周期时长；表示场景周期中进口车道的车辆延误； 其中，所述车辆延误采用阴影面积法来计算，计算公式为： ， 其中，表示场景周期中进口车道的饱和流率；表示场景周期中进口车道的剩余排队车辆数；代表场景周期中进口车道的绿灯时间。

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