【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于城市交通信号控制领域，尤其是一种车联网环境下的城市交通信号协同控制方法及系统。
技术介绍
1、城市交通拥堵是一个全球性的严重问题，导致通勤成本增加、事故频发和环境污染等一系列问题。在分析我国城市道路拥堵的原因时，车辆增长过快和交通信号时长设置不合理是主要因素，导致人们花费大量时间在拥堵的交叉口等待。因此，提高城市交通信号控制效率成为一种高成本效益的缓解城市交通拥堵的方法。
2、城市交通信号协同控制方法通过协调多个交叉口的红绿灯相位，实现动态绿波，以减少“走停”现象和尾气排放，提升通行效率。然而，城市交叉口的复杂性给协同控制技术带来了挑战。传统方法如动态规划、模糊控制和群体算法需要构建复杂的交通模型，难以在实际系统中应用。强化学习方法在应对上述问题时具有巨大潜力，能够根据交通状态自动调整策略，无需依赖交通模型。因此，在城市交通信号控制等领域取得了显著效果。
3、然而，由于城市路网中的交叉口数量众多，要实现良好的控制效果需要大量智能体的协作。现有技术的时间复杂度随着控制状态空间的增加呈指数级增长，需要依...
【技术保护点】
1.一种车联网环境下的城市交通信号协同控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的车联网环境下的城市交通信号协同控制方法，其特征在于，步骤(2)中对于每个所述子区域，计算参与协作的子区域对当前子区域的协作权重包括：
3.根据权利要求2所述的车联网环境下的城市交通信号协同控制方法，其特征在于，步骤(2)所述根据所述协作权重计算最终交通状态和奖励函数包括：
4.根据权利要求1所述的车联网环境下的城市交通信号协同控制方法，其特征在于，步骤(3)中通过强化学习模型优化控制策略包括：
5.根据权利要求4所述的车联...
【技术特征摘要】
1.一种车联网环境下的城市交通信号协同控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的车联网环境下的城市交通信号协同控制方法，其特征在于，步骤(2)中对于每个所述子区域，计算参与协作的子区域对当前子区域的协作权重包括：
3.根据权利要求2所述的车联网环境下的城市交通信号协同控制方法，其特征在于，步骤(2)所述根据所述协作权重计算最终交通状态和奖励函数包括：
4.根据权利要求1所述的车联网环境下的城市交通信号协同控制方法，其特征在于，步骤(3)中通过强化学习模型优化控制策略包括：
5.根据权利要求4所述的车联网环境下的城市交通信号协同控制方法，其特征在于，所述强化学习模型的训练方法为：
6.根据权...
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