公开(公告)号：CN110928974A

公开(公告)日：2020-03-27

申请号：CN201911216390.5

申请日：2019-12-02

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 张中雷 ,  吴昊昇 ,  郑皎凌 ,  邹长杰 ,  赵大楼 ,  蒋洛峰 ,  王茂帆 ,  李军

IPC: G06F16/29 ,  G06F40/151 ,  G06F40/126 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明涉及道路网简化领域，目的是提供基于Kml生成及融点简化路网的方法，本发明包括以下步骤：S1:获取待研究地区的道路经纬度数据和路口的经纬度数据；S2：将S1中的经纬度作为输入，通过getRoadNet函数转换得到所述待研究地区的道路拓扑结构文件和路口信息文件；S3:通过整合所述道路拓扑结构文件和所述路口信息文件，得到简化后的kml文件；S4:将S3中简化后的Kml文件重新跟所述待研究地区的道路进行匹配，并进行编码得到待研究地区的道路结构图，本方法设计合理，实用性强，适合推广。

公开(公告)号：CN112949933B

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202110305534.5

申请日：2021-03-23

Applicant: 成都信息工程大学 ,  四川易方智慧科技有限公司

Inventor： 郑皎凌 ,  邹长杰 ,  王茂帆 ,  乔少杰 ,  刘双侨

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的交通组织方案优化方法，改进了MADDPG中的Actor网络，基于生灭过程改进了Critic网络中的经验库，使用早高峰最大车流设作为智能体回报指标，使用轨迹数据训练最大熵逆强化学习模型作为多智能体的回报机制，基于此设计出强化学习的回报函数；本发明方法实现了对当前城市交通组织方案进行优化，通过对当前交通数据进行分析，找出导致交通拥堵的原因，本方法能够很好的适应和快速找出最优方案，为交警专家提供了交通辅导意见，并为智慧城市打下基础。

公开(公告)号：CN112949933A

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN202110305534.5

申请日：2021-03-23

Applicant: 成都信息工程大学 ,  四川易方智慧科技有限公司

Inventor： 郑皎凌 ,  邹长杰 ,  王茂帆 ,  乔少杰 ,  刘双侨

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的交通组织方案优化方法，改进了MADDPG中的Actor网络，基于生灭过程改进了Critic网络中的经验库，使用早高峰最大车流设作为智能体回报指标，使用轨迹数据训练最大熵逆强化学习模型作为多智能体的回报机制，基于此设计出强化学习的回报函数；本发明方法实现了对当前城市交通组织方案进行优化，通过对当前交通数据进行分析，找出导致交通拥堵的原因，本方法能够很好的适应和快速找出最优方案，为交警专家提供了交通辅导意见，并为智慧城市打下基础。

公开(公告)号：CN111582469A

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN202010211670.3

申请日：2020-03-23

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 邹长杰 ,  郑皎凌 ,  张中雷

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/02 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种多智能体协作信息处理方法、系统、存储介质、智能终端，每个agent在环境中每采取下一步行为在环境中留下自己的信息微量，当其它agent到达环境中状态时会先搜索周围的信息微量，把信息微量加入到神经网络中进行训练；分组模型找到多智能体之间更好的合作策略，分组模型使用多智能体之间的分组关系，预测出多智能体在下一时刻的最优分组；在每次经过G模型训练一回合结束时，把每个agent的损失函数公式看作适应度，统计每一回合智能体轨迹的损失值均值，汇总每一回合所有agent轨迹的损失值。本发明提高了多智能体的团队学习效率，实现多智能体能够团队协作更好的完成任务。