本发明提供了一种基于强化学习和图注意力网络的交通信号控制方法及系统，包括：初始化步骤：定义交通信号控制问题中各个变量，初始化交通信号算法模型；观测信息向量化步骤：通过多层感知机将观测信息向量降维，得到降维后的数据h
i；图注意力机制构建步骤：利用降维后的数据h
i，从注意力机制出发，构建适用于交通信号算法模型的注意力机制hm
i；损失函数构建步骤：根据注意力机制hm
i，计算损失函数；行为更新步骤：根据构建的交通信号算法模型中奖励函数，对损失函数进行迭代计算，以获得最终交通信号算法模型；预测结果计算步骤：根据构建的最终交通信号算法模型计算交通信号的控制策略π，实现信号控制；本发明适用于大规模复杂的交通道路情况。
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“基于强化学习和图注意力网络的交通信号控制方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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