一种基于绿波带理论的多深度强化学习智能体协同的区域交通信号控制系统及方法

本发明属于智能交通领域，提出一种基于绿波带理论的多深度强化学习智能体协同的区域交通信号控制系统及方法，其包括以下步骤：(1)对多智能体协同控制系统进行整体架构设计，构建了以周期式控制、干线绿波控制为基础的多中心分层级多DDPG智能体协同控制系统；(2)对分层级多智能体控制系统中三类智能体的状态空间、动作空间、奖励函数、探索方式进行定义以及控制算法的选择；(3)对设计采用输出标准化、Ornstein‑Uhlenbeck探索噪声、经验回放、专家策略四种技术进行多智能体协同训练优化，所提方法解决了单智能体面临移动目标学习时系统难以收敛的问题，通过智能体系统架构设计和单智能体设计来及时响应交通流的动态变化，优化信号配时方案进行实时控制，以此来降低交叉口的行车延误，提高交叉口的通行效率。