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公开(公告)号：CN108510764B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN201810377318.X
申请日：2018-04-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于Q学习的多路口自适应相位差协调控制系统及方法，该系统包括路口控制模块、协调控制模块、Q学习控制模块、调控模块以及输出执行模块。路口控制模块用于针对本地路口交通状态，对当前相位提供合理的单路口交通配时方案；协调控制模块，用于通过分析本地路口及相邻路口的交通状态，判断当前相位是否需要进行相位差协调。该多路口自适应控制方法能有效减少交通拥堵的响应时间，快速协调各个路口之间的信号控制，提高路口的通行效率，在交通信号自适应控制的应用中具有很强的通用性，该系统能够通过相位协调给出准确，合理的绿灯配时方案，相比于无精确时间的协调控制，更加适用于规模及车流量较大的路口。
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公开(公告)号：CN107610487B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201710730297.0
申请日：2017-08-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于动态随机车流相位差协调机制的区域交通控制系统和方法，该方法包括步骤1：采集路网中各路口各车道上的车流量信息、各路口各车道上个周期遗留的车辆数。步骤2：子区协调控制器模块根据感知模块采集到的交通信息，采用所建立的基于动态随机车流相位差协调机制的子区信号协调优化模块。步骤3：控制系统的最终配时方案通过配时方案输出模块施加给受控车流，控制信号配时方案行驶。步骤4：通过信号采集模块获得当前系统车流运行状况，判断是否满足系统预期子区车辆平均延误。若满足，则当前配时方案为此时段子区路网最佳配时方案；否则，转上述步骤1。该方法减少交通拥堵，快速协调各个路口信号控制，降低区域路网平均车辆延误。
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公开(公告)号：CN105511270B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201610080479.3
申请日：2016-02-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于协同进化的PID控制器参数优化方法和系统，该方法针对复杂系统PID控制的参数整定，采用了一种改进型协同进化方法对PID控制系统参数进行优化，使PID三个参数以协同进化方式自动搜索给定性能指标下的最优组合。本发明是以协同进化方式自动搜索PID参数在给定性能指标下的最优组合，收敛速度快、自适应性强、精确度高，能够获得更好的优化控制效果，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN104766484B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201510129217.7
申请日：2015-03-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于进化多目标优化和蚁群算法的交通控制与诱导系统和方法，该方法将基于进化多目标优化的交通控制与基于蚁群算法优化的诱导技术相结合，控制系统构建了单路口多目标优化控制模型及路口间的协调机制，采用改进的进化多目标优化算法实现交通信号优化。诱导系统采用构建等效路径的方法，结合改进的蚁群算法获得最优等效路径，实现对交通流的主动引导。整个系统包括交通状态感知模块、单路口优化控制模块、路口间协调控制模块、配时方案输出模块、车辆诱导模块、诱导路径输出模块、受控车流。
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公开(公告)号：CN115019523B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202210609424.2
申请日：2022-05-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于最小化压力差的深度强化学习交通信号协调优化控制方法，包括：步骤S100，采集交叉口各条车道上的车辆位置信息和速度信息；步骤S200，根据车辆位置信息和速度信息，基于深度强化学习交通信号控制模型得到下一时刻的动作；步骤S300，根据动作信息，得到下一时刻交叉口信号灯的信号配时方案，选择保持当前相位或执行下一个信号相位；步骤S400，执行信号配时方案，循环步骤S200～S400。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115019523A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210609424.2
申请日：2022-05-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于最小化压力差的深度强化学习交通信号协调优化控制方法，包括：步骤S100，采集交叉口各条车道上的车辆位置信息和速度信息；步骤S200，根据车辆位置信息和速度信息，基于深度强化学习交通信号控制模型得到下一时刻的动作；步骤S300，根据动作信息，得到下一时刻交叉口信号灯的信号配时方案，选择保持当前相位或执行下一个信号相位；步骤S400，执行信号配时方案，循环步骤S200～S400。
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公开(公告)号：CN110264062B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201910514033.0
申请日：2019-08-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种分布式多AGV动态任务分配及其路径规划方法与系统，该系统主要包括上位任务管理主机和多个同构的AGV，所述上位任务管理主机负责任务的管理与分配，主要由任务信息管理模块、竞价任务分配模块和主机无线通讯模块组成；所述AGV负责各自的任务路径规划和执行，主要由AGV无线通讯模块、AGV任务管理模块、AGV竞价模块、单任务路径规划模块、任务排序模块和任务执行模块组成。本发明能实现多AGV个体之间的分散管理，从而解决动态任务下路径规划计算量大、效率低的问题，提高AGV执行所有任务的效率，降低仓库的管理成本、提高运行效率，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN104766484A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510129217.7
申请日：2015-03-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于进化多目标优化和蚁群算法的交通控制与诱导系统和方法，该方法将基于进化多目标优化的交通控制与基于蚁群算法优化的诱导技术相结合，控制系统构建了单路口多目标优化控制模型及路口间的协调机制，采用改进的进化多目标优化算法实现交通信号优化。诱导系统采用构建等效路径的方法，结合改进的蚁群算法获得最优等效路径，实现对交通流的主动引导。整个系统包括交通状态感知模块、单路口优化控制模块、路口间协调控制模块、配时方案输出模块、车辆诱导模块、诱导路径输出模块、受控车流。
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公开(公告)号：CN103870696A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410102334.X
申请日：2014-03-19
Applicant: 南京邮电大学
Inventor： 罗杰
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于局部－全局联合引导的多目标优化协同进化方法，该方法将一类多目标优化问题划分为全局目标fG和一系列局部目标fj，采用协同进化方式由各fj和评估向量B驱动各决策变量xi协同进化；进化过程中由fG选择刷新B，决策变量种群最终产生趋于fG和各fj优化要求的Pareto解集。经过计算可获得各局部目标f1，f2，f3，…，fh和全局目标fG优化要求的Pareto解集；算法过程完成后，最后的评估向量Bt可作为fG的当前最优解；算法过程完成后，各fj的当前最优解可用Bt及fj评估P1t，P2t，P3t，…，Pnt获得。本发明所公开的方法具有较高的求解效率，同时具有较高的并行性，可以以并行方式运行。
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公开(公告)号：CN108335497B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201810125948.8
申请日：2018-02-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G08G1/08
Abstract: 一种交通信号自适应控制系统及方法，针对交通控制的复杂性，采用模糊技术设计了学习系统奖惩机制，更准确、合理地反映交通状态的变化；同时，利用基于经验的状态划分构造了Q学习的状态空间，并通过建立交通参数融合函数的方式在保持多参数评价交通状态的前提下降低了Q学习状态空间更新的复杂度，通过给出基于相位的绿灯配时方案，从而最终达到对交通流的实时响应控制。本发明可以有效减少交通拥堵的响应时间，快速协调各个相位的信号控制，提高路口的通行效率；由于无模型的特点，具有很强的自适应能力和通用性；系统中简化了参数指标在Q表中的存储形式，兼顾了系统对于交通状态的学习效果与响应速度，降低了控制的复杂度。
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