摘要
本发明涉及一种云边端一体化协同的数智交通协同管控方法、系统、设备以及介质,其方法包括:基于分层控制架构,通过驱动主线可变限速和交通诱导协同管控,动态调整主线限速和匝道控制率,以使区域路网的性能最优;在分层控制架构下构建并利用协同优化框架,将单匝道的优化控制方案扩展至随机环境下的路网各个分区,确定各个智能体的最优联合行为策略和行为选择策略,以实现各个智能体自适应协同控制,并得到整体路网的交通流最优均衡策略。由此,本发明通过整合主线可变限速和交通诱导协同管控技术、主线与多匝道协同优化框架及智能化的智能体配置,实现了区域路网性能的最优化、整体路网交通流的最优均衡以及交通管控的精准度和响应速度的提升。
技术关键词
均衡策略
强化学习模型
协同控制策略
管控方法
匝道协同控制
优化控制目标
云端
多智能体强化学习
强化学习框架
分层
道路单元
动态随机环境
分区
决策
控制单元
交通流状态
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控制器
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均衡策略
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