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（1）基于强化学习的公交信号优先控制核心技术

公交信号优先控制的核心在于通过动态调整信号配时方案，在保障社会车辆通行效率的同时，优先放行公交车辆。强化学习（RL）因其自适应决策能力成为该领域的研究热点，其技术框架包含以下关键要素：

状态空间设计
状态空间需综合反映交叉口的实时交通特征。典型设计包括：

• 公交特征参数：排队公交车数量、到站时间预测、载客量（如Priority Control of Intelligent Connected Dedited Bus Corridor中通过GPS获取车辆位置与乘客数据）
• 社会车辆指标：各车道排队长度、饱和度、历史延误数据（A Bus Signal Priority Control Method Based on Deep Reinforcement Learning采用车道级车辆计数）
• 信号状态：当前相位剩余时间、周期长度等。状态信息通常通过路侧单元（RSU）或车载设备采集，并传输至边缘计算节点处理。

（智能体与环境交互示意图：展示观察、动作、奖励的循环逻辑）

动作空间定义
动作空间需平衡控制灵活性与工程可行性：

• 单交叉口控制：采用离散动作如绿灯延长（3-6秒）、相位切换或跳跃（Multi-Agent Reinforcement Learning for Cooperative Transit Signal Priority限制最大绿灯时间防止相位冲突）
• 多交叉口协同：通过相位差调整实现绿波协调（Coordinated Multi-Agent Reinforcement Learning Method提出联合优化信号偏移量与公交速度引导）

奖励函数构建
奖励函数需权衡公交优先与社会车辆影响：

• 公交效益指标：减少公交延误（如Transit Signal Priority Control with Deep Reinforcement Learning采用负延误作为奖励）
• 社会车辆惩罚项：限制排队长度增长、人均延误增幅（Adaptive Transit Signal Priority based on Deep Reinforcement Learning引入权重系数动态调整优先级）
• 稳定性约束：最小绿灯时间、行人过街安全时长等硬性条件（部分研究通过无效动作屏蔽机制实现）

（2）单交叉口与多交叉口协同优化方法

单交叉口控制策略
针对孤立交叉口，Q-learning及其衍生算法（如Double DQN）可有效处理离散动作空间：

• 事件驱动机制：当公交进入检测区域时触发决策（Integrating Transit Signal Priority into Multi-Agent Reinforcement Learning定义200米触发范围）
• 混合优先级策略：结合公交载客量与延误程度动态调整优先级（PDFBus Priority Procedure for Signalized Intersections提出25级优先级分类）
• 实时重规划：每5-10秒重新评估信号方案，适应交通流变化（部分研究采用LSTM网络预测短时交通状态）

（多智能体协同框架：展示局部观测与全局奖励的协调机制）

多交叉口协同优化
面向干线协调场景，多智能体强化学习（MARL）展现优势：

• 分布式决策架构：每个交叉口作为独立智能体，通过通信网络共享公交轨迹预测（eMARLIN-MM采用值分解网络实现联合训练）
• 分层控制逻辑：上层优化相位差，下层调整单点绿灯时长（CTVH方法引入虚拟队列平衡社会车辆影响）
• 跨模态协同：结合公交速度引导（如红绿灯建议速度）降低二次排队风险（Co-ST算法实现信号与车速联合控制）

import numpy as np
import tensorflow as tf
from collections import deque

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size  # 包含公交数量、社会车辆数等
        self.action_size = action_size  # 绿灯延长/保持/切换
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = 0.95
        self.epsilon = 1.0
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.model = self._build_model()

    def _build_model(self):
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(self.action_size, activation='linear')
        ])
        model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001))
        return model

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return np.random.choice(self.action_size)
        act_values = self.model.predict(state, verbose=0)
        return np.argmax(act_values[0])

    def replay(self, batch_size):
        minibatch = np.random.choice(len(self.memory), batch_size)
        for i in minibatch:
            state, action, reward, next_state, done = self.memory[i]
            target = reward
            if not done:
                target = reward + self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state, verbose=0)[0])
            target_f = self.model.predict(state, verbose=0)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

# 仿真环境交互示例
def run_simulation(env, agent, episodes):
    for e in range(episodes):
        state = env.reset()
        state = np.reshape(state, [1, agent.state_size])
        total_reward = 0
        while True:
            action = agent.act(state)
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            next_state = np.reshape(next_state, [1, agent.state_size])
            agent.remember(state, action, reward, next_state, done)
            state = next_state
            total_reward += reward
            if done:
                print(f"Episode: {e}, Reward: {total_reward}")
                break
            if len(agent.memory) > 32:
                agent.replay(32)

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