本发明涉及多路口交通信号灯协同控制方法、设备及可读存储介质。其方法包括：获取交通流信息，输入到基于多智能体强化学习算法的交通信号灯控制模型中，以获得并存储每个智能体的状态、动作和奖励函数；采用基于高效链接神经网络的可解释影响机制，求出不同交通路网上输入数据的重要性系数，并求出加权聚合后的交通流隐变量；采用偏置ReLU神经网络逼近actor‑critic强化学习算法中的价值函数和策略函数，以构造分片线性actor‑critic的框架；采用集中式训练分布式执行的方法，每个智能体的actor通过交通流信息训练得到各自的策略函数；集中式critic根据交通流隐变量，训练得到一个联合价值函数，获得多智能体强化学习算法的最优解。本发明可提高道路交通流的效率和安全性。