-
公开(公告)号:CN115100850B
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202210578985.0
申请日:2022-05-25
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的混合交通流控制方法、介质及设备。本发明视区域路网交通流被控对象,为被控区域路网建立高精度数字孪生空间,通过感知节点对交通流进行采集并进行统计处理并映射至所建立数字孪生空间,进而设计多智能体深度强化学习算法,实现该区域路网交通流的动态调节并进行评估。本发明所设计多智能体深度强化学习算法,采用多表演者‑评论家框架,融合重要性采样机制、长短记忆网络和注意力机制,以道路通行率为优化目标,通过策略迭代方法生成近似最优策略,结合车速控制算法生成多节点限速指令,对区域路网交通流进行调节。本发明方法的应用,能够有效提升区域路网交通流量,对于拥堵治理具有重要意义。
-
公开(公告)号:CN115100850A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210578985.0
申请日:2022-05-25
Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的混合交通流控制方法、介质及设备。本发明视区域路网交通流被控对象,为被控区域路网建立高精度数字孪生空间,通过感知节点对交通流进行采集并进行统计处理并映射至所建立数字孪生空间,进而设计多智能体深度强化学习算法,实现该区域路网交通流的动态调节并进行评估。本发明所设计多智能体深度强化学习算法,采用多表演者‑评论家框架,融合重要性采样机制、长短记忆网络和注意力机制,以道路通行率为优化目标,通过策略迭代方法生成近似最优策略,结合车速控制算法生成多节点限速指令,对区域路网交通流进行调节。本发明方法的应用,能够有效提升区域路网交通流量,对于拥堵治理具有重要意义。
-