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公开(公告)号：CN118504780A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410947057.6
申请日：2024-07-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/126 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/43
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，具体涉及一种基于改进GAVNS的多任务众包共享汽车空车迁移优化方法，包括以下步骤：步骤A：获取迁移信息；步骤B：设计众包任务服务定价策略；步骤C：构建多任务众包共享汽车空车迁移模型；步骤D：使用辐射式搜索算法获取初始解；步骤E：使用改进的GAVNS算法求解调度策略；步骤F：绘制迁移路线并下达指令；本发明的优点：通过构建基于多任务众包的共享汽车空车迁移模型，以适应区域调度员密度的变化特性，再通过增加基于改进的GAVNS的求解方法，大大缩短了求解时间，满足了实时计算的要求。
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公开(公告)号：CN118690786A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411165362.6
申请日：2024-08-23
Applicant: 吉林大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06N3/10 , B60W50/00 , B60W60/00
Abstract: 本发明属于道路车辆控制领域，涉及一种基于深度强化学习的网联车辆协同控制方法，该方法以专家数据集作为模仿学习的样本数据，通过行为克隆算法生成行为决策网络Φ，用于异策略强化学习中的行为策略；构建actor‑critic框架，每个智能体对应一个策略网络和一个价值网络，通过循环神经网络改进价值网络和策略网络，在价值网络中添加注意力机制；之后对价值网络和策略网络进行训练，采用确定性策略梯度原理更新策略网络，TD算法更新价值网络。训练完成后，策略网络即为控制网络，通过V2X通信部署到车端，车端通过感知获取所需信息，输入控制网络得到控制措施，完成网联车辆的协同控制，该方法可实现车流总体控制目标和网联车辆单智能体约束，更符合现实条件。
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公开(公告)号：CN118427287B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410883187.8
申请日：2024-07-03
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/29 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N5/04 , G06Q50/26 , G06F16/901
Abstract: 本发明属于绿道选线技术领域，涉及一种基于图神经网络的绿道选线方法，包括以下步骤：步骤一：点的选择与提取；步骤二：基于点的选取，构建图神经网络所需节点矩阵；步骤三：构建两层GCN网络，实现对于绿道的精确求解；本发明的优点是：通过利用传统的阻力因子所具有的多种数据，结合行人对于自然景观、游憩的喜好等行人的主观因素，利用图神经网络模型实现对于绿道的选择，充分运用该模型在大规模数据集上进行训练后，能够学习到复杂的地理特征、地形和环境条件以及行人活动和景观密度，实现提供高精度的绿道选线预测。实现对于绿道的精确选择。
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公开(公告)号：CN116341288B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310593492.9
申请日：2023-05-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，具体涉及一种异质交通流行车安全场建模方法，分别构建CAV车辆场模型、HDV车辆场模型、以横向距离为变量的环境场模型、以纵向距离为变量的环境场模型步骤，并绘制行车安全场场强示意图，本发明立足于异质交通流差异化建模思想，既考虑CAV车辆与HDV车辆的感知、作用力等差异，构建了车辆场模型并完善了CAV车辆场的作用范围约束；又考虑HDV驾驶员个性差异与驾驶环境对行车安全的影响，构建了驾驶员环境心理能见度综合指标，借助心理场的概念推导了混行驾驶中HDV驾驶员的心理作用力，确立了HDV传统车的车辆场模型。
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