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龙图腾网获悉北京航空航天大学合肥创新研究院申请的专利一种面向多主体异质路权分配的交通信号灯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：CN117523867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311582255.9，技术领域涉及：G08G1/07；该发明授权一种面向多主体异质路权分配的交通信号灯控制方法是由任毅龙;程猛越;于海洋;付翔设计研发完成，并于2023-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多主体异质路权分配的交通信号灯控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向多主体异质路权分配的交通信号灯控制方法，首先基于图神经网络实现交通主体特征提取与编码，然后基于AdvantageActor‑CriticA2C模型实现路权分配，最后实现基于多交通主体路权分配的信号灯控制。本发明能够处理不同类型的主体，可以动态进行信号灯控制，降低道路拥挤程度，提高路网运行效率。

本发明授权一种面向多主体异质路权分配的交通信号灯控制方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多主体异质路权分配的交通信号灯控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取每个交通主体的特征信息，基于特征信息建立每个交通主体的特征向量； 以各个交通主体分别作为节点、任意一对交通主体的邻接矩阵作为边，并为每个边分别赋予权重后得到权重矩阵，由此构建具有权重矩阵的交通主体图； 基于交通主体图中权重矩阵对每个节点的特征向量进行处理，得到每个节点的初始化的特征表示； 然后，将各个节点的特征表示输入至图神经网络进行处理，得到每个节点即交通主体的低维特征表示； 步骤2、基于A2C算法模型获取路权分配策略，过程如下： 以步骤1得到的各个交通主体的低维特征表示构建状态矩阵，并定义每个交通主体对路权分配方案的选择为选择动作； 所述A2C算法模型中采用策略网络估计所述状态矩阵，得到每个交通主体的多种路权分配动作的概率分布，路权分配动作即该交通主体可能交通行为，依据概率分布矩阵可以获得每个交通主体概率最高的路权分配动作并选择，以得到路权分配策略；所述A2C算法模型中采用价值网络来估计所述状态矩阵下的累计回报值，以评估路权分配策略的优劣； A2C算法模型中还构建回报函数来表示交通主体在所述状态矩阵下采集选择动作后获得的即时回报，并以策略网络输出和价值网络输出的差值构建优势函数； 对A2C算法模型进行训练更新，训练更新时根据优势函数计算策略梯度，并对策略梯度使用梯度上升法处理以更新所述策略网络的参数；同时采用累积回报和价值网络的输出计算价值网络的均方误差，并对价值网络均方误差使用梯度下降法处理以更新所述价值网络的参数；最终基于策略梯度的梯度上升处理结果、价值网络均方误均方误差的梯度下降处理结果建立总体损失函数，并在总体损失函数达到收敛条件时结束训练，由此通过训练完成后的A2C算法模型输出每个交通主体的路权分配策略； 步骤3、基于步骤2得到的每个交通主体的路权分配策略，得到每个交通主体的路权分配权重，并根据每个交通主体的路权分配权重来计算交通信号灯各方向灯的绿灯信号灯时长。

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