公开(公告)号：CN112700664B

公开(公告)日：2022-10-28

申请号：CN202011510031.3

申请日：2020-12-19

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张利国 ,  崔铜巢 ,  马子博 ,  江丰尧 ,  邓文星

IPC: G08G1/081 ,  G08G1/083 ,  G08G1/085 ,  G08G1/017 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的交通信号配时优化方法，在该方案中，信号灯可以根据交叉口各方向的交通流状态输出适当的相位，并动态调整相位长度。具体来说，首先采用PPO算法来提高模型的收敛速度。然后，利用DTSE方法定义车辆状态，并且详细阐述了状态、动作和奖励的设计。最后，通过交通仿真平台SUMO对实际交通数据进行了实验。结果表明，与传统的定时控制相比，该方案能有效地减少车辆在各种交通流模式下的等待时间和排队长度。

公开(公告)号：CN112700642B

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202011512324.5

申请日：2020-12-19

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张利国 ,  马子博 ,  崔铜巢 ,  江丰尧 ,  花桢

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/0967 ,  G08G1/16 ,  B60W40/08 ,  H04L67/125

Abstract: 本发明公开了一种利用智能网联车辆提高交通通行效率的方法，该方法采用PPO强化学习算法优化智能网联车的驾驶策略，并且通过对交通流动态信息统计方法的创新，提出了等效密度概念，并以此优化设计了PPO算法的观测空间和奖励函数，加快了算法的优化效率。最终，通过在SUMO交通仿真平台上进行实验，验证了所提方法的有效性。实验结果表明，本发明可对路网中交通拥堵产生的走停波进行消散，缓解了交通拥堵，有效提升了通行效率。

公开(公告)号：CN112700664A

公开(公告)日：2021-04-23

申请号：CN202011510031.3

申请日：2020-12-19

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张利国 ,  崔铜巢 ,  马子博 ,  江丰尧 ,  邓文星

IPC: G08G1/081 ,  G08G1/083 ,  G08G1/085 ,  G08G1/017 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的交通信号配时优化方法，在该方案中，信号灯可以根据交叉口各方向的交通流状态输出适当的相位，并动态调整相位长度。具体来说，首先采用PPO算法来提高模型的收敛速度。然后，利用DTSE方法定义车辆状态，并且详细阐述了状态、动作和奖励的设计。最后，通过交通仿真平台SUMO对实际交通数据进行了实验。结果表明，与传统的定时控制相比，该方案能有效地减少车辆在各种交通流模式下的等待时间和排队长度。

公开(公告)号：CN112700642A

公开(公告)日：2021-04-23

申请号：CN202011512324.5

申请日：2020-12-19

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张利国 ,  马子博 ,  崔铜巢 ,  江丰尧 ,  花桢

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/0967 ,  G08G1/16 ,  B60W40/08 ,  H04L29/08

Abstract: 本发明公开了一种利用智能网联车辆提高交通通行效率的方法，该方法采用PPO强化学习算法优化智能网联车的驾驶策略，并且通过对交通流动态信息统计方法的创新，提出了等效密度概念，并以此优化设计了PPO算法的观测空间和奖励函数，加快了算法的优化效率。最终，通过在SUMO交通仿真平台上进行实验，验证了所提方法的有效性。实验结果表明，本发明可对路网中交通拥堵产生的走停波进行消散，缓解了交通拥堵，有效提升了通行效率。