成都大学刘新跃获国家专利权
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龙图腾网获悉成都大学申请的专利一种基于强化学习的路线联动式交通信号控制方法及系统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：CN119851491B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510346613.9，技术领域涉及：G08G1/083；该发明授权一种基于强化学习的路线联动式交通信号控制方法及系统是由刘新跃;王惟洁;罗德彪;杨文;胡科设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于强化学习的路线联动式交通信号控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的路线联动式交通信号控制方法及系统，属于交通控制领域，该方法包括获取实施区域路线图，并标注实施区域路线图上的交通信号灯；基于实施区域路线图，以交通信号灯为节点，得到实施区域的交通网络拓扑图；收集实施区域拥堵时段的历史车流信息；以拥堵时段节点通过效率最大化以及节点拥堵率最小化为优化目标；基于优化目标、交通网络拓扑图和历史车流信息，利用深度强化学习网络模型，得到交通信号控制策略。本发明解决了现有交通控制方法动态调控信号的时长，而忽略了拥堵时段全时长的统一调控的问题。
本发明授权一种基于强化学习的路线联动式交通信号控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的路线联动式交通信号控制方法，其特征在于，包括： 获取实施区域路线图，并标注实施区域路线图上的交通信号灯； 基于实施区域路线图，以交通信号灯为节点，得到实施区域的交通网络拓扑图； 收集实施区域拥堵时段的历史车流信息； 以拥堵时段节点通过效率最大化以及节点拥堵率最小化为优化目标； 基于优化目标、交通网络拓扑图和历史车流信息，利用深度强化学习网络模型，得到交通信号控制策略；奖励的表达式为： 其中，为当前状态下的拥堵时段节点通过效率；为当前状态下的节点拥堵率；为当前状态采取动作后到下一个状态时的拥堵时段节点通过效率；为当前状态采取动作后到下一个状态时的节点拥堵率；为衡量第个节点第时刻是否有车辆通过的二进制参量，若是，为1，否则，为0；为第个节点第时刻的状态；为节点总数；为拥堵时长；为第辆车从通过从前一节点到通过第个节点所需时间；为车辆总数；为第辆车通过第个节点的状态。
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