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龙图腾网获悉山东高速集团有限公司创新研究院申请的专利一种面向高维空间的混杂模型预测控制加速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：CN121031368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511535180.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种面向高维空间的混杂模型预测控制加速方法及系统是由刘凡;王骋程;李晨曦;吕梦琪;张子钰;平振东;毕玉峰设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向高维空间的混杂模型预测控制加速方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种面向高维空间的混杂模型预测控制加速方法及系统，属于交通控制技术领域；包括：构建用于描述高速公路目标路段的分段仿射模型，并在其状态空间内进行采样；通过对多个状态样本进行混杂模型预测控制问题求解，构建数据集；基于K近邻算法从数据集中选取与当前分段仿射模型状态最相近的多个元组，提取对应的最优整数解并确定潜在整数解集合；根据潜在整数解集合，移除混杂模型预测控制问题中对应的逻辑约束，生成缩减后的优化问题；通过求解该优化问题确定当前控制输入，并将所得控制输入应用于分段仿射模型。本发明能够优化面向高维空间计算的求解速度，进而显著提升对于交通控制的时效性。

本发明授权一种面向高维空间的混杂模型预测控制加速方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向高维空间的混杂模型预测控制加速方法，其特征在于，包括： 构建用于描述高速公路目标路段的分段仿射模型，在所建分段仿射模型下的状态空间内进行采样，包括：采用马尔科夫蒙特卡洛采样法，在分段仿射模型状态空间所构成的凸多面体内进行均匀采样；其中，分段仿射模型的状态空间对应高速公路目标路段范围下每个子路段内的交通状态；通过对采样获得的多个状态样本进行混杂模型预测控制问题求解，构建数据集；其中，所述状态样本为交通密度； 所述马尔科夫蒙特卡洛采样法的实现，包括：从所述凸多面体中选取目标分布内的任意一点，并从单位超球面上随机选择一个方向；取该方向与凸多面体的交点，在交点组成的线段中随机选取一个新的采样点；其中，所述凸多面体由多个子空间组成，每个子空间对应一个完整路段的交通状态，即每个子空间均由高速公路目标路段所包含的多个子路段的状态组合而成； 基于K近邻算法从所建数据集中选取与当前分段仿射模型状态最相近的多个元组，提取对应的最优整数解并确定潜在整数解集合；其中，每个元组包含一个交通密度值和一个与之对应的离散的拥堵程度； 根据所述潜在整数解集合，移除混杂模型预测控制问题中对应的逻辑约束，生成缩减后的优化问题；其中，移除混杂模型预测控制问题中对应的逻辑约束，包括：从潜在整数解集合中选取多个近邻中的模型从未被激活的模态，移除与该模态相对应的逻辑约束；其中，所述逻辑约束对应高速公路目标路段中未来每个子路段均不会出现的离散的拥堵程度情况； 通过求解该优化问题确定当前控制输入，并将所得控制输入应用于分段仿射模型，即：在求解缩减后的优化问题时，若得到最优整数解，则将最优整数解中的序列的第一项应用于分段仿射模型；若缩减后的优化问题不可解，则求解缩减前的优化问题，并将模型状态和对应最优整数解组成的元组放入数据集中；其中，所述最优整数解表示在高速公路目标路段的最优控制情况下，未来每个子路段所处的离散的拥堵程度值。

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