发明专利已授权

一种基于记忆网络的深度强化学习交通信号控制方法

Name: 一种基于记忆网络的深度强化学习交通信号控制方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2022104082791
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210408279.1 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2022-04-19

公开号

CN114613168B

公开日

2023-02-24

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G08G1_08

IPC 分类号

G08G1_08 , G08G1_01 , G06N3_0442 , G06N3_092 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

智能交通, 城市交通管理, 交通信号控制, 智慧城市

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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。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114613168B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230224

✅ 授权

20220628

?? 实质审查的生效：

20220610

📄 公开

一种用于处理含重金属废水的单宁酸-Zr(IV)杂化膜的制备方法

当前第 / 件

一种基于双经验池DQN的交通信号灯控制方法

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