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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深度强化学习的合流区协同可变限速控制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：CN121171027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511329201.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于深度强化学习的合流区协同可变限速控制方法是由张海波;顾一琨;侯江花;刘大鹏;刘建;任猛设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的合流区协同可变限速控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度强化学习的合流区协同可变限速控制方法，属于智能交通系统技术，该方法包括：基于匝道合流区仿真环境，布置线圈检测器，并利用访问接口，获取交通状态信息，设置需求场景，并设置路测单元和限速面板；根据交通状态信息，定义状态空间，对主线和匝道动作进行联立，获取动作空间并得到单次选择动作，引入匝道停留时间，构建奖励函数，得到限速控制模型；结合单次选择动作，对限速控制模型进行训练，并利用经训练的限速控制模型进行仿真，获取匝道合流区的控制策略。本发明解决了现有合流区协同可变限速控制方法，主要集中于针对一类控制手段，主线与匝道协同控制存在不足以及主线与匝道之间的联动控制机制不够完善的问题。

本发明授权一种基于深度强化学习的合流区协同可变限速控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的合流区协同可变限速控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于匝道合流区仿真环境，布置线圈检测器，并利用访问接口，获取交通状态信息，设置需求场景，并设置传输主线及匝道的限速信息的路测单元和限速面板； S2、根据交通状态信息，定义状态空间，对主线和匝道动作进行联立，获取动作空间并得到单次选择动作，引入匝道停留时间，构建奖励函数，得到限速控制模型，具体为： S201、根据交通状态信息中主线和匝道的限速信息，主线、合流区以及匝道的占有率和速度，定义状态空间； S202、根据主线限速和主线动作的关系以及匝道限速和匝道动作的关系，获取动作空间，并设置限速条件约束，得到单次选择动作； S203、计算合流区行程时间和总出行时间，并引入匝道停留时间，构建奖励函数，具体为： S2031、根据一个周期内经过合流区的车辆数，计算得到合流区行程时间； S2032、根据一个周期内车辆离开合流区的车辆数和一个周期内进入合流区的车辆数，计算得到总出行时间； S2033、引入匝道停留时间，根据一个周期内经过合流区的车辆数，计算得到匝道停留时间； S2034、基于最小化合流区行程时间、最小化总出行时间以及最小化匝道停留时间，构建奖励函数； S204、整合状态空间、动作空间以及奖励函数，得到限速控制模型； S3、根据需求场景、路测单元以及限速面板，结合单次选择动作，对限速控制模型进行训练，得到经训练的限速控制模型； S4、利用经训练的限速控制模型进行仿真，获取匝道合流区的控制策略，完成合流区协同可变限速控制。

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