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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于强化学习的交通协同信号控制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：CN118506590B 。

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：202410709029.0，技术领域涉及：G08G1/07；该发明授权基于强化学习的交通协同信号控制方法和系统是由钟任新;马钦洲;梁恩明;苏子诚;秦啸天;方炽霖;马雯菲设计研发完成，并于2024-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的交通协同信号控制方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于强化学习的交通协同信号控制方法和系统，方法包括：获取目标交通流数据；采用元胞传输模型对目标交通流数据进行建模，得到目标元胞数据；根据目标元胞数据的元胞状态数据构建道路交叉口的交叉口状态数据；将交叉口状态数据输入至目标信号控制智能体中的目标智能体价值网络，输出交叉口状态数据对应的目标相位动作；目标信号控制智能体基于深度强化学习构建，一个目标信号控制智能体对应道路交叉口的一个交叉口信号灯；根据目标相位动作控制道路交叉口的交叉口信号灯。能够实时响应交通流量的变化，以根据实时交通情况做出即时调整，改善交通流畅度和减少交通拥堵，优化通行效率，可广泛应用于交通控制技术领域。

本发明授权基于强化学习的交通协同信号控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的交通协同信号控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标交通流数据； 采用元胞传输模型对所述目标交通流数据进行建模，得到目标元胞数据； 根据所述目标元胞数据的元胞状态数据构建道路交叉口的交叉口状态数据； 将所述交叉口状态数据输入至目标信号控制智能体中的目标智能体价值网络，输出所述交叉口状态数据对应的目标相位动作；所述目标信号控制智能体基于深度强化学习构建，一个所述目标信号控制智能体对应所述道路交叉口的一个交叉口信号灯； 根据所述目标相位动作控制所述道路交叉口的交叉口信号灯； 所述方法还包括：通过预设协同优化控制策略优化各个所述目标信号控制智能体的交叉口信号灯控制策略；所述预设协同优化控制策略包括参数共享策略和位势博弈策略，所述参数共享策略用于实现各个所述目标信号控制智能体采用一个共享的价值网络参数； 所述通过预设协同优化控制策略优化各个所述目标信号控制智能体的交叉口信号灯控制策略，包括： 通过所述目标智能体价值网络中的经验回放池对初始价值网络共享参数进行训练，得到目标价值网络共享参数；所述经验回放池存储有各个所述目标信号控制智能体对应的智能体经验； 根据所述目标价值网络共享参数优化各个所述目标信号控制智能体的交叉口信号灯控制策略； 基于所述位势博弈策略，将目标时间步内的总目标信号控制智能体的智能体奖励之和作为势函数； 对任意所述目标信号控制智能体进行优化控制，以对所述目标信号控制智能体的智能体奖励和所述势函数进行优化； 根据优化后的所述目标信号控制智能体的智能体奖励和优化后的所述势函数，优化任意所述目标信号控制智能体对应的全局路网。

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