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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于改进MADDPG的多车联合纵向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：CN116935669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310893941.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于改进MADDPG的多车联合纵向控制方法是由李志斌;李戈阳设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进MADDPG的多车联合纵向控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进MADDPG的多车联合纵向控制方法，包括步骤：S1，采用仿真软件SUMO对交通走停波进行建模，对每辆车进行建模并设计车辆的单车道行进路线；S2，运用仿真软件SUMO内置的交通控制接口Traci与实现深度强化学习的Python进行交互；S3，对仿真模型进行标定与验证；S4，根据多车纵向控制任务，对多智能体的联合状态空间、动作空间以及联合奖励进行设计；构建SRM‑MADDPG算法改进多智能体间的状态通信方式和奖励通信方式；S5，设置策略目标函数和值函数。本发明能增强多智能体之间的合作，降低计算复杂度，提高多智能体系统的性能，有效优化交通安全并抑制交通走停波现象的发生。

本发明授权基于改进MADDPG的多车联合纵向控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进MADDPG的多车联合纵向控制方法，其特征在于，包括步骤如下： S1，采用仿真软件SUMO对交通走停波进行建模，对每辆车进行建模并设计车辆的单车道行进路线； S2，运用仿真软件SUMO内置的交通控制接口Traci与实现深度强化学习的Python来进行交互，以实时获取交通环境信息并控制车辆的纵向行为； S3，对仿真模型进行标定与验证，使用UTE轨迹数据库中的数据来标定IDM模型的参数； S4，根据多车纵向控制任务，对多智能体的联合状态空间、动作空间以及联合奖励函数进行设计；并引入感知半径D和奖励衰减值，构建SRM-MADDPG算法改进多智能体间的状态通信方式和奖励通信方式； S5，设置策略目标函数和值函数； 步骤S3中，使用UTE轨迹数据库中的数据来标定IDM模型的参数的详细步骤如下： S31，提取跟驰车辆的轨迹数据，进行数据清洗和预处理，确保数据质量和一致性； S32，定义评估IDM模型参数拟合程度和预测精度的适应度函数，使用模型预测与实际观测轨迹之间的误差作为评估指标，其公式如下： ， 其中，n表示总仿真步骤，、分别表示第k个步骤下跟驰车辆的实际车头间距和仿真车头间距； S33，确定需要调整的IDM模型参数，定义每个参数的范围； S34，设置遗传算法的参数，包括种群大小、迭代次数、交叉率和变异率，收敛容许误差； S35，使用UTE数据集对IDM模型进行标定； 步骤S4中，对多智能体的局部联合状态空间、动作空间以及衰减联合奖励函数的设计如下： B1多车局部联合状态空间 将感知半径D范围内的智能体的状态信息向感知源智能体进行广播，对于智能体n，感知半径为D的局部联合状态空间表示为： ， 其中，表示第n个智能体在t时刻的状态信息，表示第n-1个智能体在t时刻的状态信息，表示第n-D个智能体在t时刻的状态信息； 而每个智能体的状态信息包含4个变量，第n个智能体的状态信息包括： ， 其中，表示第n个智能体在t时刻的速度，表示第n个智能体在t时刻的加速度，表示第n个智能体在t时刻的与前车的间距； 当感知半径范围内智能体小于D时，则n-1到n-D中为0位置处的状态信息的输入为前导车的状态信息，而小于0位置处的状态信息均记为0； B2多车动作空间 对每个智能体将车辆的加速度控制在-3ms2到3ms2之间的一个任意连续变量；对多智能体系统中的每一个智能体都施加安全约束： ， 其中，为两车最小安全距离，为采取策略的持续时间； 多智能体的动作空间表示为： ， 其中，表示智能体n在t时刻所采取的加速度，j=1,2,…,n； B3多车衰减联合奖励 衰减联合奖励表示为： ， 其中，表示智能体n所获得衰减联合奖励，N是指车队车辆数，是折扣因子；表示每个智能体只考虑自身所获得的奖励值，对智能体n的奖励值表示为： ， 其中，为车辆脱离跟车模式后，获得的惩罚值；为车辆通行效率奖励值；为目标车辆加速度的平方的负值；为智能网联车辆的燃油消耗的负值，、和是奖励函数不同组成部分的权重。

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