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龙图腾网获悉成都信息工程大学;香港中文大学(深圳)申请的专利基于因果影响的红绿灯群协作结构探索和优化控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116524737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310459323.6，技术领域涉及：G08G1/07；该发明授权基于因果影响的红绿灯群协作结构探索和优化控制方法是由郑皎凌;田超;乔少杰设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于因果影响的红绿灯群协作结构探索和优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于因果影响的红绿灯群协作结构探索和优化控制方法，包括初始化；将红绿灯i的原始观察转换成foi；基于转换的foi和行为策略模型πi进行决策，得到红绿灯动作ai，红绿灯局部回报ri和下一步的观察ffoi；基于foi，红绿灯动作ai，红绿灯局部回报ri，ffoi进行红绿灯i的学习；将其它红绿灯的观察放入全局观察序列集合Ui中；计算一个时间段中红绿灯i与其它红绿灯之间的因果影响关系模型Gi；将追加到红绿灯i的因果影响图样本集合Ωi中；筛选得到红绿灯i的最优因果影响图样本Gi *；清空红绿灯i的全局观察序列集合Ui。本发明通过即时的信息交互，让红绿灯对其他红绿灯可能产生的影响有预见作用，能够提前采取适当决策舒缓区域交通拥堵。

本发明授权基于因果影响的红绿灯群协作结构探索和优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果影响的红绿灯群协作结构探索和优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、初始化红绿灯i的观察oi、行为策略模型πi、因果影响图模型Gi、因果影响图样本集合Ωi和全局观察序列集合Ui； S2、基于初始最优因果影响图样本Gi *将红绿灯i的原始观察oi转换成修正后的观察foi； S3、基于转换的foi和行为策略模型πi进行决策，得到红绿灯动作ai、红绿灯局部回报ri和ffoi； S4、基于foi，红绿灯动作ai，红绿灯局部回报ri，ffoi进行红绿灯i的学习； S5、将其它红绿灯的观察放入全局观察序列集合Ui中，Ui＝Ui∪o1,o2,...,on； S6、采用全局观察序列集合Ui计算一个时间段中红绿灯之间的因果影响关系模型Gi； S7、将追加到因果影响图样本集合Ωi中，其中，为该时间段所有红绿灯的平均全局回报，为该时间段红绿灯i的平均局部回报； S8、从因果影响图样本集合Ωi中筛选得到最优因果影响图样本Gi *，并将当前所使用的因果影响图模型替换为最优因果影响图样本Gi *； S9、清空全局观察序列集合Ui，并回到步骤S2，直至迭代达到指定次数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都信息工程大学;香港中文大学(深圳)，其通讯地址为：610225 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。