基于蚁群算法的交通控制与诱导系统和方法

本发明公开了基于蚁群算法的交通控制与诱导系统和方法，属于道路交通控制技术领域，解决了现有方法神经网络模型主要关注单向行驶道路上分叉口的多个分叉路线各自的路线情况，各交通要素之间的信息融合度低的问题，方法包括识别路网内车辆动态特征信息，预构建基于蚁群算法结合深度学习的路网优化模型，对信息素扩散函数集群解决策分析；本发明中，通过预构建基于蚁群算法结合深度学习的路网优化模型，实现了交通信号控制与车辆诱导的协同优化，通过输出交通信号优化控制策略和车辆优化路径策略，使得信号配时和诱导路径能够相互配合，共同提高交通系统的运行效率，保证了诱导策略的准确性和有效性。