[发明专利]一种基于多智能体强化学习的交通组织方案优化方法有效
申请号: | 202110305534.5 | 申请日: | 2021-03-23 |
公开(公告)号: | CN112949933B | 公开(公告)日: | 2022-08-02 |
发明(设计)人: | 郑皎凌;邹长杰;王茂帆;乔少杰;刘双侨 | 申请(专利权)人: | 成都信息工程大学;四川易方智慧科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人: | 陈航 |
地址: | 610015 四川省成都*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 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。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 智能 强化 学习 交通 组织 方案 优化 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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