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公开(公告)号：CN118247977B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410237022.3
申请日：2024-03-01
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图注意力和值分解强化学习的区域交通信号控制方法，通过收集道路车流量信息建立路网仿真模型和图模型，充分利用路网车流量信息的空间特征和时序特征，采用了多头图注意力网络和门控循环单元进行特征提取，融合得到的时空特征作为输入传递给D3QN网络计算当前最优相位，训练过程中使用多智能体共享参数条件下的值分解网络来混合路网所有智能体的状态动作价值，实现全局角度的训练。本发明够增强智能体对路网特征的感知能力，有效利用路网的时间空间信息，从整体上提高对区域交通的控制效果，提高路网交通运行效率。
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公开(公告)号：CN116052451B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202310038066.9
申请日：2023-01-10
Applicant: 南京理工大学
IPC: G08G1/083
Abstract: 本发明提出一种井字形交叉口信号配时方法及系统，对井字形交叉口的相位进行设计，并确定相位通行规则；进行信号总周期划分；在短周期内，将车流进行划分，根据不同车流在井字形交叉口产生的总延误，建立井字形交叉口短周期内车流的加权平均延误模型，进行短周期内车流加权平均延误计算；以加权平均延误最小为目标，构建短周期的优化模型，利用智能优化算法求解最优短周期时间，进行各车流通行所需的绿灯时间的计算，并根据约束条件对绿灯时间调整；进行通行绿灯时间合并，重新计算短周期时间；进行信号总周期合并，实现井字形交叉口信号配时。本发明可有效在减小车辆通过井字形交叉口的延误，避免滞留的车辆发生溢流。
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公开(公告)号：CN116052451A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310038066.9
申请日：2023-01-10
Applicant: 南京理工大学
IPC: G08G1/083
Abstract: 本发明提出一种井字形交叉口信号配时方法及系统，对井字形交叉口的相位进行设计，并确定相位通行规则；进行信号总周期划分；在短周期内，将车流进行划分，根据不同车流在井字形交叉口产生的总延误，建立井字形交叉口短周期内车流的加权平均延误模型，进行短周期内车流加权平均延误计算；以加权平均延误最小为目标，构建短周期的优化模型，利用智能优化算法求解最优短周期时间，进行各车流通行所需的绿灯时间的计算，并根据约束条件对绿灯时间调整；进行通行绿灯时间合并，重新计算短周期时间；进行信号总周期合并，实现井字形交叉口信号配时。本发明可有效在减小车辆通过井字形交叉口的延误，避免滞留的车辆发生溢流。
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公开(公告)号：CN118247977A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410237022.3
申请日：2024-03-01
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图注意力和值分解强化学习的区域交通信号控制方法，通过收集道路车流量信息建立路网仿真模型和图模型，充分利用路网车流量信息的空间特征和时序特征，采用了多头图注意力网络和门控循环单元进行特征提取，融合得到的时空特征作为输入传递给D3QN网络计算当前最优相位，训练过程中使用多智能体共享参数条件下的值分解网络来混合路网所有智能体的状态动作价值，实现全局角度的训练。本发明够增强智能体对路网特征的感知能力，有效利用路网的时间空间信息，从整体上提高对区域交通的控制效果，提高路网交通运行效率。
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