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龙图腾网获悉华为云计算技术有限公司申请的专利自适应周期级交通信号控制的方法和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：CN116235229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202180063356.8，技术领域涉及：G08G1/08；该发明授权自适应周期级交通信号控制的方法和系统是由索海尔·穆罕默德·阿里扎德·沙贝斯塔里;巴赫·阿卜杜勒海;马浩海;霍毅设计研发完成，并于2021-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应周期级交通信号控制的方法和系统在说明书摘要公布了：本申请描述了用于自适应周期级交通信号控制的方法、系统和处理器可读介质。一种自适应周期级交通信号控制器和控制方法，其在连续动作空间内运作。一种名为近端策略优化ProximalPolicyOptimization，PPO的强化学习算法，其为一种用于强化学习的行为‑评判模型，可用于生成从连续值范围中选择的信号周期阶段持续时间。因此，所述控制器不将动作空间视为离散的，而是产生连续值作为输出。生成的阶段持续时间可定义完整的交通信号周期。所述控制器的输入可指示交通环境的当前和过往状态。车辆在交通环境中的平均延迟持续时间可用于计算驱动所述控制器的行为的强化学习模型的奖励。

本发明授权自适应周期级交通信号控制的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于训练强化学习模型以生成交通信号周期数据的方法，其特征在于，所述方法包括： 通过以下方式处理指示受交通信号影响的交通环境的初始状态的训练数据样本： 使用所述强化学习模型通过将策略应用于所述训练数据样本和一个或多个过往训练数据样本来生成交通信号周期数据，所述交通信号周期数据包括交通信号周期的一个或多个相应阶段的一个或多个阶段持续时间，每个阶段持续时间是从连续值范围中选择的值； 在将生成的交通信号周期数据应用于所述交通信号之后，确定所述交通环境的更新状态； 通过将奖励函数应用于所述交通环境的所述初始状态和所述交通环境的所述更新状态来生成奖励； 根据所述奖励调整所述策略； 重复处理训练数据样本的步骤一次或多次，所述训练数据样本指示所述交通环境的所述更新状态； 其中，所述强化学习模型是近端策略优化proximalpolicyoptimization，PPO模型；所述策略是行为策略；并且所述奖励函数是评判奖励函数。

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