一种基于多智能体强化学习的交通组织方案优化方法

摘要

本发明公开了一种基于多智能体强化学习的交通组织方案优化方法，改进了MADDPG中的Actor网络，基于生灭过程改进了Critic网络中的经验库，使用早高峰最大车流设作为智能体回报指标，使用轨迹数据训练最大熵逆强化学习模型作为多智能体的回报机制，基于此设计出强化学习的回报函数；本发明方法实现了对当前城市交通组织方案进行优化，通过对当前交通数据进行分析，找出导致交通拥堵的原因，本方法能够很好的适应和快速找出最优方案，为交警专家提供了交通辅导意见，并为智慧城市打下基础。