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本发明涉及一种基于深度强化学习的交通控制与车辆诱导协同方法和系统,方法包括:构建交通灯Agent和车辆Agent;根据交通灯Agent和车辆Agent,设定并初始化DQN算法模型,该DQN算法模型中的动作集包括车辆动作和交通灯动作;根据Q值表选取并执行各车辆Agent的动作,并在各车辆Agent的动作执行结束后,根据执行完毕的车辆Agent的反馈信息更新对应的Q值表;根据各车辆Agent的动作,对交通灯进行动态配时,以削减车辆平均等待时间为目标选择交通灯最优动作;判断各交通灯Agent所选动作是
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113724507 A
(43)申请公布日 2021.11.30
(21)申请号 202110955481.1
(22)申请日 2021.08.19
(71)申请人 复旦大学
地址 20
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