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本发明为了解决现有强化学习算法受限于维度爆炸问题无法直接拓展到大规模真实城市路网场景、以及协作式多智能体强化学习模型的训练效率低下问题，结合车联网通信背景，提出了一种车联网环境下基于多智能体深度强化学习的信号灯自适应控制方法。本发明具体包括4个步骤：基于车联网通信架构‑‑‑设计CGB‑MATSC模型‑‑‑在模型上结合DQN算法得到CGB‑MAQL算法‑‑‑为了加速算法收敛提出了基于多线程的启发式学习机制；本发明用于优化路网范围内所有路口的信号灯控制策略，该模型为智能体规模扩展导致的空间维度爆炸提
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112927505 B
(45)授权公告日 2022.08.02
(21)申请号 202110119357.1 G08G 1/095 (2006.01)
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