基于多智能体强化学习的交通信号协同控制方法

本发明涉及交通控制技术领域，具体涉及一种基于多智能体强化学习的交通信号协同控制方法，包括以下步骤：将路网中的每个信号灯路口建模为一个智能体，构建一个分布式的多智能体控制环境；根据空间相关性将整个路网划分为若干小型子网，并通过邻域信息共享机制将交通信息在子网内进行共享和聚合；利用时空图注意力网络提取交叉口智能体及其邻域中包含时空依赖关系的交通状态特征；定义分布式智能体的交通状态、交通信号控制策略、奖惩函数、网络架构和训练所需的目标函数，对分布式智能体进行联合训练，直至达到训练目标。本发明可提升信号控制智能体对交通流动态的实时感知能力，并增强多智能体间的协同决策能力。