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摘要：本发明提出一种基于多智能体强化学习的交通拥堵消散方法，交通拥堵消散方法具体包括如下步骤：S1、采集一天的车流数据，云端服务器根据车流数据确定出现拥堵的平面交叉口；S2、根据拥堵的平面交叉口构建智能体组；S3、云端服务器基于车流数据训练应用于车辆输入智能体和车辆输出智能体的神经网络模型；S4、云端服务器将神经网络模型部署于车辆输入智能体和车辆输出智能体，智能体组根据实时车流信息控制交通灯信号。本发明中智能体基于神经网络模型得到初始的交通灯控制序列，智能体阵列根据拥堵区域的整体情况调整初始的交通灯控制序列，得到最终的交通灯控制序列，避免多智能体强化学习陷入局部最优解。

主权项：1.一种基于多智能体强化学习的交通拥堵消散方法，其特征在于,所述交通拥堵消散方法具体包括如下步骤：S1、采集一天的车流数据，云端服务器根据车流数据确定出现拥堵的平面交叉口；S2、根据拥堵的平面交叉口构建智能体组，每个平面交叉口对应一个智能体组，所述智能体组包括智能体阵列、车辆输入智能体和车辆输出智能体，所述车辆输入智能体为设置在与拥堵平面交叉口连接的引导车辆进入平面交叉口的路段远离平面交叉口一端的交通灯组中设置的智能运算设备，所述车辆输出智能体为设置在与拥堵平面交叉口连接的引导车辆离开平面交叉口的路段远离平面交叉口一端的交通灯组中设置的智能运算设备；S3、云端服务器基于车流数据训练应用于所述车辆输入智能体和所述车辆输出智能体的神经网络模型；S4、云端服务器将神经网络模型部署于所述车辆输入智能体和所述车辆输出智能体，所述智能体组根据实时车流信息控制交通灯信号；所述S4中，控制交通灯信号的具体过程如下：S41、所述车辆输入智能体和所述车辆输出智能体基于神经网络模型确定交通灯控制序列；S42、所述车辆输入智能体和所述车辆输出智能体通过高清摄像头获取实时机动车数量，所述智能体阵列基于实时机动车数量调整所述车辆输入智能体和所述车辆输出智能体的交通灯控制序列；S43、所述智能体阵列基于所述车辆输入智能体和所述车辆输出智能体的交通灯控制序列确定平面交叉口各个交通灯组的交通灯控制序列；所述S42中，交通灯控制序列的调整过程如下：S421、所述车辆输入智能体通过高清摄像头获取实时机动车数量，所述智能体阵列基于实时机动车数量和所述车辆输入智能体的交通灯控制序列估计车辆输入智能体对应路段的预计输入机动车数量，计算所有车辆输入智能体对应路段的平均输入机动车数量，将所述平均输入机动车数量作为机动车数量基准值；S422、所述智能体阵列根据所述机动车数量基准值调整各个车辆输入智能体的交通灯控制序列；S423、所述智能体阵列计算各个车辆输出智能体对应路段的输出机动车需求量，以及各个车辆输出智能体对应路段的输出机动车实际量，根据所述输出机动车需求量和所述输出机动车实际量调整各个输出智能体的交通灯控制序列；S424、所述智能体阵列计算机动车总输入量和机动车总输出量，计算机动车总输入量和机动车总输出量的比值，若比值小于比例阈值，结束调整，若比值大于等于比例阈值，将机动车数量基准值调整为原来的80％，返回S422。

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