一种韧性城市智能规划系统、方法和存储介质

    公开(公告)号:CN113887895A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202111091070.9

    申请日:2021-09-17

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种韧性城市智能规划系统、方法和存储介质,其中系统包括数据处理子系统、城市信息子系统、仿真引擎子系统、信息可视化子系统和城市规划子系统,其中数据处理子系统实时接收城市信息,转化格式后得到场景模型并传输到城市信息子系统中,城市信息子系统存储场景模型,仿真引擎子系统根据场景模型进行灾害模拟和韧性服务模拟得到投影模型,信息可视化子系统将投影模型图层化,城市规划子系统根据投影模型自动生成城市规划方案。与现有技术相比,本发明具有可实时调整城市信息,灵活性强等优点。

    一种基于韧性城市多智能体的灾害模拟模型构建方法

    公开(公告)号:CN116384734A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310236558.9

    申请日:2023-03-13

    Applicant: 同济大学

    Inventor: 赵生捷 陈志 邓浩

    Abstract: 本发明涉及一种基于韧性城市多智能体的灾害模拟模型构建方法,包括以下步骤:收集城市韧性要素信息;基于城市韧性要素信息,构建城市韧性要素多智能体;构建城市韧性要素多智能体在城市风险下的动态响应机制;针对灾害设计灾害智能体,并设计灾害智能体与相应城市韧性要素多智能体间的关系;构建链生灾害知识图谱。与现有技术相比,本发明用韧性多智能体来表示复杂城市系统,通过构建韧性城市多智能体在灾害事件下的动态响应机制,同时将人作为韧性多智能体的一员,可用于各类城市灾害、风险扰动的模拟,从而提升城市系统在多种扰动中的防御、恢复、适应力,以保障城市居民福祉。

    一种基于多智能体强化学习的交通灯信号控制方法

    公开(公告)号:CN115512558A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211103815.3

    申请日:2022-09-09

    Applicant: 同济大学

    Inventor: 赵生捷 邓浩 陈志

    Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的交通灯信号控制方法,包括:获取真实交通数据,构建并初始化交通环境;针对每个交叉路口的交通灯构建多智能体强化学习模型,所述多智能体强化学习模型包括观测嵌入层、自适应邻居协作层和Q值预测层;训练多智能体强化学习模型;每隔预配置的时间间隔实时采样每个交叉路口的交通环境的观测值,利用训练完成的多智能体强化学习模型生成最优交通灯信号控制方案,并控制交通信号灯的行动。与现有技术相比,本发明考虑了邻居路口的协作关系,能够适应复杂的道路环境,并且能针对每个路口给出适合该交叉路口的最优交通灯信号控制方案。

Patent Agency Ranking