近日，自动化与电气工程学院王志文教授团队在城市交通信号控制领域取得重大突破，由博士生杨康康为第一作者的研究论文《Store-and-forward with graph attention:Enhanced multi-agent reinforcement learning for emergency-responsive traffic signal control》在线发表于人工智能顶级期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》（中国科学院一区TOP，影响因子8.0）。
研究针对城市交通信号协同控制难题，提出了一种创新的“图注意力存储转发”强化学习范式。为支撑该研究，团队自主研发了超算级交通仿真平台T-X，并设计了可伸缩的宏观-微观协同控制架构。通过在兰州市城关区复杂路网的仿真测试，该方法首次实现了跨尺度交通信号的协同优化，验证了其在提升城市交通效率与应急响应能力方面的巨大潜力，为智慧交通发展探索了新方向。
团队主要从治理城市拥堵、改善运输与出行服务质量的角度出发，针对我国复杂的交通国情，致力于构建先进的城市路网车路协同优化控制系统。为此，团队以多智能体强化学习及深度学习为基础理论框架，重点在自适应交通信号控制、自动驾驶等前沿课题上展开研究。这些探索是推动我国交通智能化转型和智慧城市建设的重要一环，也为解决相关难题提供了富有创见的解决方案。（图/文：王志文；审核：刘佳姜）
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