[发明专利]基于联邦强化学习的多路口智能交通信号灯控制方法及系统有效
| 申请号： | 202110779122.5 | 申请日： | 2021-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN113643553B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 陈铭松;叶豫桐;赵吴攀 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G08G1/07 | 分类号： | G08G1/07;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G08G1/01;G08G1/08;G08G1/095 |
| 代理公司： | 上海德禾翰通律师事务所 31319 | 代理人： | 夏思秋 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于联邦强化学习的多路口智能交通信号灯控制方法，主要包含以下几方面的内容：步骤1：通过对真实路口的精准建模，使用交通模拟软件Cityflow对城市交通和交通流量进行模拟。步骤2：每个强化学习智能体使用Advantage Actor‑Critic(A2C)强化学习算法，根据路口车流情况对交通信号灯实时控制，每个交叉路口的强化学习智能体由云服务器协调训练；步骤3：提出一种新的基于云‑边协同的联邦强化学习框架；步骤4：引入类似联邦学习的梯度共享与参数传递过程，在强化学习智能体之间实现知识共享。本发明还提出了一种基于联邦强化学习的多路口智能交通信号灯控制系统。本发明法不仅在车辆平均行驶时间方面取得了较好的控制效果，而且能快速收敛到全局最优解。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 强化 学习 路口 智能 交通 信号灯 控制 方法 系统 | ||
【主权项】：
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