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龍圖騰網獲悉華為云計算技術有限公司申請的專利自適應周期級交通信號控制的方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116235229B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202180063356.8，技術領域涉及：G08G1/08；該發明授權自適應周期級交通信號控制的方法和系統是由索海爾·穆罕默德·阿里扎德·沙貝斯塔里;巴赫·阿卜杜勒海;馬浩海;霍毅設計研發完成，并于2021-09-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本自適應周期級交通信號控制的方法和系統在說明書摘要公布了：本申請描述了用于自適應周期級交通信號控制的方法、系統和處理器可讀介質。一種自適應周期級交通信號控制器和控制方法，其在連續動作空間內運作。一種名為近端策略優化ProximalPolicyOptimization，PPO的強化學習算法，其為一種用于強化學習的行為?評判模型，可用于生成從連續值范圍中選擇的信號周期階段持續時間。因此，所述控制器不將動作空間視為離散的，而是產生連續值作為輸出。生成的階段持續時間可定義完整的交通信號周期。所述控制器的輸入可指示交通環境的當前和過往狀態。車輛在交通環境中的平均延遲持續時間可用于計算驅動所述控制器的行為的強化學習模型的獎勵。

本發明授權自適應周期級交通信號控制的方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種用于訓練強化學習模型以生成交通信號周期數據的方法，其特征在于，所述方法包括： 通過以下方式處理指示受交通信號影響的交通環境的初始狀態的訓練數據樣本： 使用所述強化學習模型通過將策略應用于所述訓練數據樣本和一個或多個過往訓練數據樣本來生成交通信號周期數據，所述交通信號周期數據包括交通信號周期的一個或多個相應階段的一個或多個階段持續時間，每個階段持續時間是從連續值范圍中選擇的值； 在將生成的交通信號周期數據應用于所述交通信號之后，確定所述交通環境的更新狀態； 通過將獎勵函數應用于所述交通環境的所述初始狀態和所述交通環境的所述更新狀態來生成獎勵； 根據所述獎勵調整所述策略； 重復處理訓練數據樣本的步驟一次或多次，所述訓練數據樣本指示所述交通環境的所述更新狀態； 其中，所述強化學習模型是近端策略優化proximalpolicyoptimization，PPO模型；所述策略是行為策略；并且所述獎勵函數是評判獎勵函數。

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