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摘要：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。

主权项：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。

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