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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;黑龙江省交通投资集团有限公司;北京中企卓创科技发展有限公司申请的专利道面冰雪状况监测站多目标优化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：CN119358766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202411647407.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权道面冰雪状况监测站多目标优化选址方法是由徐慧宁;孟蕴睿;李志伟;尚云龙;王东浩;吕超;史伟;孙佳;来勇设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本道面冰雪状况监测站多目标优化选址方法在说明书摘要公布了：本发明属于建设领域，尤其涉及道面冰雪状况监测站多目标优化选址方法。现有道面冰雪状况监测站选址方法存在主观性强、缺乏科学依据，从而导致选址方案不合理的问题。提出了本发明，包括：步骤1：采集道路历史数据；步骤2：根据步骤1采集道路历史数据建立冰雪条件下道路交通安全风险点位集合；步骤3：根据步骤1得到的道路历史数据和步骤2得到的冰雪条件下道路交通安全风险点位集合，构建多目标优化选址模型；步骤4：构建多目标优化选址模型的约束条件；步骤5：根据多目标优化选址模型的约束条件生成得到NSGAII算法改进的初始种群；然后利用NSGAII算法求解多目标优化选址模型，输出道面冰雪状况监测站选址结果。

本发明授权道面冰雪状况监测站多目标优化选址方法在权利要求书中公布了：1.道面冰雪状况监测站多目标优化选址方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：采集道路历史数据； 步骤2：根据步骤1采集的历史数据建立冰雪条件下道路交通安全风险点位集合；包括：道路交通安全1级风险点位和道路交通安全2级风险点位； 步骤3：根据步骤1得到的道路历史数据和步骤2得到的冰雪条件下道路交通安全风险点位集合，构建多目标优化选址模型；具体过程为： 将冰雪条件下道路交通安全风险点位集合作为多目标优化选址模型的节点； 将总成本、监测覆盖指数以及交通量作为多目标优化选址模型的三个目标函数； 所述多目标优化选址模型中总成本的目标函数用公式表示为： 其中，min表示最小化，Cost表示建设道面冰雪状况监测站的总成本，为在节点i建设道面冰雪状况监测站的固定建设成本；为0-1变量，表示若节点i被选定建设为道面冰雪状况监测站，则=1，否则为0，i=1,2,…,I；I表示节点总数；表示被选定建设为道面冰雪状况监测站的节点n的里程桩号，n=1,2,…,N；N表示被选定建设为道面冰雪状况监测站的节点总数，表示供电供网点位j的里程桩号，j=1,2,…,J；J表示供电供网点位总数； 所述多目标优化选址模型中监测覆盖指数包括：1级风险点位的监测覆盖指数和2级风险点位的监测覆盖指数； 所述多目标优化选址模型中监测覆盖指数的目标函数用公式表示为： 1级风险点位的监测覆盖指数： 2级风险点位的监测覆盖指数： 其中，表示全部道面冰雪状况监测站对于道路交通安全1级风险点位的监测覆盖比例，表示全部道面冰雪状况监测站对道路交通安全2级风险点位的监测覆盖比例；为0-1变量，表示若至少有一个道面冰雪状况监测站监测交通安全风险点位k，则=1,否则为0， 当冰雪条件下道路交通安全风险点位的2公里内有道面冰雪状况监测站点时，即认为该点位得到了监测覆盖；k=1,2,…,K；K表示道路交通安全风险点位总数；S为冰雪条件下道路交通事故多发点的总数量；P为道路冰雪灾害易发点的总数量； 所述多目标优化选址模型中交通量的目标函数用公式表示为： 其中，为全部道面冰雪状况监测站监测覆盖路段的平均冬季月平均日交通量；表示节点i所处路段的冬季月平均日交通量；N为被选定建设为道面冰雪状况监测站的节点总数； 步骤4：构建多目标优化选址模型的约束条件；包括：站点数量约束和站点距离约束， 所述构建多目标优化选址模型的约束条件；具体过程为： 构建站点数量约束用公式表示为： 其中，为0-1变量，表示若节点i被选定为站点，则=1，否则为0，i=1,2,…,I；Q为道面冰雪状况监测站允许建设的最大数量； 构建站点距离约束用公式表示为： 其中，表示任意选择一个，表示道面冰雪状况监测站和道面冰雪状况监测站之间的距离，n1∈1,2,…,N-1；n2∈1,2,…,N-1；D表示相邻两个道面冰雪状况监测站之间的容许最小距离； 步骤5：根据多目标优化选址模型的约束条件生成得到NSGAII算法改进的初始种群；然后利用NSGAII算法求解多目标优化选址模型，输出道面冰雪状况监测站选址结果；具体过程为： 步骤51、根据多目标优化选址模型的约束条件生成得到NSGAII算法改进的初始种群P； 步骤52、对NSGAII算法改进的初始种群P的个体进行非支配排序，根据非支配排序的结果将NSGAII算法改进的初始种群P的个体分到Z个前沿，Z为正整数；每个前沿中的个体根据前沿排序的名次赋予等级； 然后计算每个前沿中的拥挤度； 步骤53、对NSGAII算法改进的初始种群P作为父代种群，对父代种群依次进行选择、交叉、变异三个基本操作得到子代种群； 其中，第t次迭代的父代种群表示为Pt，第t次迭代的子代种群表示为Qt 步骤54、将父代种群和子代种群合并，生成合并种群， 根据合并种群生成下一轮迭代的父代种群； 步骤55、重复步骤52至步骤54，直至达到最大迭代次数或得到一组满意的种群时停止迭代，得到最终种群； 步骤56、将最终种群中的个体作为道路冰雪状况监测站选址结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学;黑龙江省交通投资集团有限公司;北京中企卓创科技发展有限公司，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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