[发明专利]一种车联网环境下基于多智能体深度强化学习的信号灯自适应控制方法有效
| 申请号： | 202110119357.1 | 申请日： | 2021-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN112927505B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 王桐;曹家华;阿泽热;杨光新;付李悦 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/081;G08G1/095;G06K9/62;G06N3/08;G16Y10/40;G16Y40/35;H04W4/029;H04W4/40 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 张宏威 |
| 地址： | 150001 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明为了解决现有强化学习算法受限于维度爆炸问题无法直接拓展到大规模真实城市路网场景、以及协作式多智能体强化学习模型的训练效率低下问题，结合车联网通信背景，提出了一种车联网环境下基于多智能体深度强化学习的信号灯自适应控制方法。本发明具体包括4个步骤：基于车联网通信架构—设计CGB‑MATSC模型—在模型上结合DQN算法得到CGB‑MAQL算法—为了加速算法收敛提出了基于多线程的启发式学习机制；本发明用于优化路网范围内所有路口的信号灯控制策略，该模型为智能体规模扩展导致的空间维度爆炸提供了一个高效的解决方案，支持其他强化学习算法的拓展，且在大规模异构路网环境中具有较好的有效性和可拓展性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联网 环境 基于 智能 深度 强化 学习 信号灯 自适应 控制 方法 | ||
【主权项】：
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