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申请/专利权人：北京大学武汉人工智能研究院
摘要：本发明公开了一种基于多智能体的交通流优化方法及装置，涉及道路交通优化领域，该装置包括：基于目标路径图对应的交通网络图，选取各节点的embedding向量间距离最小的多个相邻节点，获得各节点以及对应的相邻节点的embedding向量；将各节点的状态向量及embedding向量进行拼接，并通过Attention网络进行信息融合，获得各节点的信息融合后向量；基于节点的信息融合后向量及状态向量，进行状态设计、动作设计及奖励设计，获得对应的智能体模型；基于设计获得的智能体模型进行交通信号灯控制。本申请基于道路地理信息及交通流量信息进行建模，对获得的交通网络图进行模型构建，实现动态且智能的交通信号灯控制。
主权项：1.一种基于多智能体的交通流优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：基于目标路径图对应的交通网络图，选取各节点的embedding向量间距离最小的多个相邻节点，进而获得各所述节点以及对应的相邻节点的embedding向量；将各所述节点的状态向量以及embedding向量进行拼接，并通过Attention网络进行信息融合，获得各所述节点的信息融合后向量；基于所述节点的所述信息融合后向量以及状态向量，进行状态设计、动作设计以及奖励设计，获得对应的智能体模型；基于设计获得的智能体模型进行交通信号灯控制；其中，所述交通网络图中包括多个节点以及节点间路径，一个节点对应一个所述目标路径图中的路口，一个节点间路径对应所述目标路径图中两个路口间道路。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学武汉人工智能研究院 一种基于多智能体的交通流优化方法及装置
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