- 专利标题： 一种基于自注意力机制的深度强化学习交通信号控制方法
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申请号： CN202211189215.3申请日： 2022-09-28
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公开(公告)号： CN115762128B公开(公告)日： 2024-03-29
- 发明人: 周大可 , 任安妮 , 杨欣
- 申请人： 南京航空航天大学
- 申请人地址： 江苏省南京市江宁区将军大道29号南京航空航天大学
- 专利权人： 南京航空航天大学
- 当前专利权人： 南京航空航天大学
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市江宁区将军大道29号南京航空航天大学
- 代理机构： 南京苏高专利商标事务所
- 代理商 张弛
- 主分类号： G08G1/01
- IPC分类号： G08G1/01 ; G08G1/07 ; G08G1/08 ; G06N3/092
摘要：
本发明公开了一种基于自注意力机制的深度强化学习智能交通信号控制方法，包括路网环境及车流数据建模、深度强化学习算法选择与三要素设计、引入自注意力机制、训练模型的步骤，通过引入自注意力机制，使得神经网络自动地关注重要的状态分量以增强网络的感知能力，提升了信号控制效果，并减少了状态向量设计的难度。
公开/授权文献
- CN115762128A 一种基于自注意力机制的深度强化学习交通信号控制方法 公开/授权日：2023-03-07
IPC分类:
