本发明涉及一种自适应停车场出口道闸控制方法,包括:接收停车场出口下游和内部排队信息;预测单位时间内各出口驶离车辆数;计算不同出口道闸控制方式的禁行时间;以停车场出口下游和内部排队信息、允许最大排队长度作为输入参数,利用多智能体深度强化学习框架构建自适应停车场出口道闸控制模型,所述模型的构建方法为:基于多智能体深度确定性策略梯度网络,建立相应的评论家网络和表演者网络,输出期望效益,利用交互数据,迭代训练网络至奖励函数收敛,得到最大化期望效益;输入停车场出口下游和内部实时排队信息和允许最大排队长度,利用所述模型,输出停车场出口道闸控制。与现有技术相比,本发明具有同时考虑动静态交通、灵活性强等优点。
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