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龙图腾网获悉浪潮云信息技术股份公司申请的专利一种基于深度强化学习的信号灯智能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：CN119091651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202411156199.7，技术领域涉及：G08G1/08；该发明授权一种基于深度强化学习的信号灯智能控制方法是由韦凯;朱勇;张东海;张衡;李兆凯设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的信号灯智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明特别涉及一种基于深度强化学习的信号灯智能控制方法。该基于深度强化学习的信号灯智能控制方法，基于SUMO仿真软件和python构建仿真平台，在SUMO仿真软件中搭建路网；基于柔性动作‑评价算法SAC设计入匝道车辆的控制策略模型；定义算法流程，对目标网络进行更新，以确保训练的稳定；进行模型训练，并通过车辆仿真技术验证模型的有效性；最后实时获取道路车辆信息，利用经过训练与验证的模型实现对信号灯的实时控制。该基于深度强化学习的信号灯智能控制方法，不仅能够控制信号灯相位，还可以根据各个道路的车流密度动态调整信号灯相位，进而平衡了各个方向车辆的等待时间，提高了路口的通行效率。

本发明授权一种基于深度强化学习的信号灯智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的信号灯智能控制方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1、搭建仿真平台； 基于SUMO仿真软件和python构建仿真平台，在SUMO仿真软件中搭建路网，路网策略中包含交叉口策略、信号灯策略以及输入车辆策略； 步骤S2、设计控制策略模型； 基于柔性动作-评价算法SAC设计入匝道车辆的控制策略模型，分别定义模型中的状态空间S、动作空间A和奖励函数r； 其中，状态空间S为车辆的位置和速度，为一维数组；动作空间A定义为信号灯的相位；奖励函数r为车辆排队长度、车辆平均速度和车辆等待时间加权求和得到的值，具体如下： r＝μ1*rlength+μ2rspeed+μ3rwaitTime 其中μ1、μ2与μ3分别为车辆排队长度、车辆平均速度和车辆等待时间的权重参数，权重和为1；rlength表示路口车辆平均排队长度，rspeed为所有车辆通过路口的平均车速，rwaitTime为所有车辆在路口的平均等待时间； 步骤S3、定义算法流程； 在进行模型训练前初始化所有参数，根据智能体执行动作更新环境状态数据，并产生奖励，将智能体执行动作的各个步骤中产生的经验存储到经验回放池中；当经验存储量达到自定义阈值时，开始学习过程，对目标网络进行更新，以确保训练的稳定； 步骤S4、模型训练与验证； 在训练过程中，模型以最大化累计奖励函数为目标，通过智能体在模拟环境中不断探索的方式训练模型，以提高其控制信号灯的策略方式，并通过车辆仿真技术验证模型的有效性； 步骤S5、模型应用； 在仿真平台中，智能体通过python调用SUMO仿真软件的TraCI接口实时获取道路车辆信息，利用经过训练与验证的模型实现对信号灯的实时控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浪潮云信息技术股份公司，其通讯地址为：250100 山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园S01号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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