[发明专利]一种基于深度强化学习的区域边界主交叉口信号控制方法有效
| 申请号： | 202110541233.2 | 申请日： | 2021-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN113392577B | 公开（公告）日： | 2023-01-13 |
| 发明（设计）人： | 王银银;金雷;杨大鹏;傅惠;周家诠;林梓潼;欧锦赛;黄立荣;吴嘉明 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/12;G06N3/04;G06N3/08;G08G1/08;G06F111/10 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 张生梅 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的区域边界主交叉口信号控制方法，包括步骤：将路网分为关键区域与外围区域两大部分；基于Sumo搭建仿真平台，导入真实的公交出行数据，合理设置社会车流量，借助仿真获取关键区域MFD；建立关键区域与外围区域之间的交通流动态守恒方程；基于步骤S3建立的交通流动态守恒方程，结合模型预测控制MPC与遗传算法，求取最优边界控制参数；在求得最优边界控制参数的情况下，进行深度强化学习，得到最优的区域边界主交叉口信号控制方案，使得实际转移车流量与预期转移车流量之间的差距最小。本发明实现了城市路网的边界交叉口信号智能控制，动态的调节各区域间的进出比，以达到缓解交通拥堵的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 区域 边界 交叉口 信号 控制 方法 | ||
【主权项】：
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