发明专利 已授权

一种基于多信号灯强化学习的交通组织方案优化方法

📄 申请号:CN202110911165.4 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2021-08-06
公开号
CN113628442B
公开日
2022-10-14
申请人
成都信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

智能交通, 信号灯优化, 交通拥堵治理, 城市交通管理

摘要

本发明公开了一种基于多信号灯强化学习的交通组织方案优化方法,属于交通信号灯控制领域。首先构造包含状态空间集和行为空间集的Actor网络,再将观察值传入,经过Subnet网络的处理将高纬度信息压缩成低纬度信息,进行行为偏转概率的计算,然后将初始状态信息、更新后的状态信息、行为偏转概率传入Critic网络中进行集中式学习,最近进行轨迹重构。在多路口交通环境下,多智能体借助Actor‑Critic算法框架,提高了路网畅通率。同时使用了智能体之间集中式学习分散式执行的方法,结合了集中式学习和分散式执行的优点,使得算法在收敛速度上得到了较大的提升。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:25 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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