公开(公告)号：CN118430264A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410669737.6

申请日：2024-05-28

Applicant: 福州大学

Inventor： 方捷 ,  卢明雯 ,  许梦云 ,  游娅 ,  何杭宇 ,  吴志超

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/052 ,  G08G1/065 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于图卷积神经网络的快速路预测与控制方法，包括以下步骤：步骤S1，交通数据采集：步骤S2，交通状态预测：步骤S3，目标函数设计：步骤S4，可滚动优化控制：应用本技术方案获得更高的整体运行速度与更平稳的速度变化。

公开(公告)号：CN118400404A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410644765.2

申请日：2024-05-23

Applicant: 福州大学

Inventor： 方捷 ,  游娅 ,  许梦云 ,  卢明雯 ,  何杭宇 ,  吴志超

IPC: H04L67/125 ,  G08G1/08 ,  G08G1/083 ,  G08G1/01 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明提供一种基于协调强化学习的城市路网集成控制方法，在交通仿真构建包含人类驾驶车辆和网联自动驾驶车辆的网联交通环境的基础上，构建由不同目标导向的双行动者网络组成的协调决策结构；通过采用集中式训练分散式执行学习范式，并结合注意力机制实现双行动者网络间的信息共享，以实现车辆诱导与交通信号控制的协调优化控制；并采用综合奖励机制，根据实际交通需求，为不同车辆动态分配奖励权重，以驱动多智能体之间的动态协调。