基于三层Stackelberg博弈的交通优化方法

本发明属于交通优化技术领域，具体涉及基于三层Stackelberg博弈的交通优化方法，其中，获取混合交通数据；根据混合交通数据，构建三层Stackelberg博弈模型；通过深度强化学习算法求解三层博弈模型的均衡解，上层引入SAC算法生成全局约束策略，下层采用DDPG算法优化智能车协同行驶、安全避障驾驶行为；根据全局约束策略及智能车驾驶行为优化结果，优化混合交通流的通行效率、安全性及能耗碳排指标，通过中层和下层的行为反馈数据持续更新交通状态，结合SAC与DDPG模型进行策略优化。由此，解决了现有技术中动态适应性不足、主体交互处理低效和博弈模型存在局限等问题。