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龙图腾网获悉丽水周行科技有限责任公司申请的专利一种基于多智能体强化学习的长距离单车道双向交通多点信号自适应协同优化方法及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：CN120544383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510676083.4，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于多智能体强化学习的长距离单车道双向交通多点信号自适应协同优化方法及系统是由王龙设计研发完成，并于2025-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体强化学习的长距离单车道双向交通多点信号自适应协同优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多智能体强化学习的长距离单车道双向交通多点信号自适应协同优化方法及系统。方法通过在路段两端及内部设置会车点和信号灯，将每个信号灯定义为智能体，构建多智能体强化学习环境。智能体以最大化长期累积奖励为目标，综合局部交通状态和邻居信息，协同调整信号配时策略。系统包括信号灯、传感设备、计算单元和控制单元，支持分布式协同学习与实时控制。本发明解决了传统方法适应性不足、计算要求高的问题，提升通行效率、降低延误、保障安全，具有强自适应性、高协同效率和鲁棒性。

本发明授权一种基于多智能体强化学习的长距离单车道双向交通多点信号自适应协同优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体强化学习的长距离单车道双向交通多点信号自适应协同优化方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤S100，基础设施部署与区域划分：在长距离单车道双向通行路段的两端及内部设置会车点，所述会车点包括两端的单向到发平台和内部的双向到发平台，相邻会车点之间形成可控通行区段；在每个会车点的进出口处安装信号灯和交通信息传感设备，所述传感设备用于采集排队车辆数、车辆速度、车型、预计到达时间； 步骤S200，多智能体系统构建：将每个会车点的信号灯或信号灯组定义为智能体Agenti，构建多智能体系统MAS={Agent1,Agent2,…,Agentn}，n为智能体总数；每个智能体Agenti的状态空间Si表示为：，其中，为当前信号灯相位状态及持续时间，为入口方向排队车辆数，为下游区段占用情况，为上游即将到达车辆信息，为相邻智能体状态信息； 步骤S300，动作空间定义与安全约束：智能体动作空间Ai包括保持当前绿灯相位的动作、切换到对向绿灯相位且执行安全清空时间tclear的动作、延长当前绿灯相位且受限于最小绿灯时间tmin和最大绿灯时间tmax的动作，相位切换需满足安全约束：当前绿灯方向无滞留车辆或滞留车辆在tclear内可清空； 步骤S400，奖励函数设计：设计多目标奖励函数R=Rdelay+Rsafety+Rthroughput+Rcooperation，其中，延误奖励：，为当前入口排队长度，0为权重系数；安全惩罚：若发生冲突，则，，为冲突发生指示参数，表示冲突发生；通行奖励：当队列清空或车流高效通行时，，为通行车辆数，0；协同奖励： 基于全局总延误Dtotal和总通行量Ctotal，，，0； 步骤S500，多智能体强化学习训练：采用QMIX或MAPPO多智能体强化学习算法进行训练，智能体通过与SUMO或VISSIM交通仿真环境交互，最大化长期累积奖励，其中∈[0,1]为折扣因子，训练过程中，智能体同步更新策略网络πθa∣s或值函数网络，通过经验回放和梯度下降优化参数θ； 步骤S600，实时控制与策略部署：将训练好的基于深度神经网络的智能体策略模型部署到路侧边缘计算单元；计算单元实时采集传感器数据生成状态向量Si，通过策略模型推理得到最优动作，控制信号灯执行相位切换或延长；系统支持在线微调学习，通过实时数据反馈更新模型参数，适应交通流动态变化。

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