一种城市快速路的车流管控方法和系统

本申请涉及一种城市快速路的车流管控方法和系统，其中，该方法包括：构建基于深度强化学习算法的智能体，以对城市快速路的上匝道信号灯进行调控，其中，该构建包括智能体的状态集和动作集的构建，状态集的构建考虑城市快速路各路段中车辆的车道占有率；在仿真路网环境下，基于奖励函数对智能体进行训练，其中，奖励函数的设置考虑匝道管控区域内不同时间步骤的车辆等待时间。通过本申请，实现了在智能体的状态集构建中融入了城市快速路中的车辆车道占有率，且奖励函数的设置考虑了不同时间步骤间的车辆等待时间，使得智能体得出的信号灯调控策略，能够更有效地缓解城市快速路的堵塞，解决了如何合理管控城市快速路上匝道车流汇入主路的问题。