基于博弈-强化学习协同控制的城市路网子区域划分方法

本发明旨在提供基于博弈‑强化学习协同控制的城市路网子区域划分方法，属于智能交通控制技术领域，通过融合多源交通数据实时获取路网交通状态，建立涵盖交通性能和区域均衡的多目标优化模型，以宏观交通流基本图理论描述子区域交通流关系。在此基础上，将动态划分问题建模为马尔可夫决策过程，设计强化学习算法求解最优区域划分策略。多个区域控制代理以博弈论方法进行协同，采用平均场博弈简化多智能体交互，以策略梯度优化实现各代理策略的实时更新。通过仿真算例验证，本发明方法可根据交通状态变化动态调整区域边界，保持各子区域内部交通流的均衡和稳定，提高整体路网通行效率，显著降低平均延误和车辆停次数，具有良好的实时性和鲁棒性。