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摘 要:本发明公开了一种基于记忆网络的深度强化学习交通信号控制方法,包括:1、建立基于DQN算法的交通信号灯控制主网络和目标值网络;主网络将t时刻状态值st输入LSTM中得到t+1时刻预测状态值合并st和并输入全连接网络,得到预测Q值的最大值和对应动作2、初始化算法参数,采集路况信息建立状态值st;3、将st输入主网络得到预测Q值取最大值的动作采用1‑ε策略选择动作at;4、执行动作at并计算奖励rt和状态st+1;5、在经验池中随机抽样B个记录,通过最小化损失函数训练主网络参数;6、定时更新目标值网络参数,根据当前路况更新st,跳转至步骤3继续执行。该方法根据当前路况以及对当前路况的预测来计算Q值,能够更精确地对交通信号进行控制。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210408279.1 | 专利名称: | 一种基于记忆网络的深度强化学习交通信号控制方法 |
申请日: | 2022-04-19 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G08G1/08搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2023-02-24 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114613168B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |