近日，自动化与电气工程小黄书
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》（中国科小黄书
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，其研究工作得到了国家自然科学基金项目（62263019）和甘肃省科技计划项目（21ZD4GA028 与 24CXGA042）的资助。（图/文：王志文；审核：刘佳姜）
原文链接：//doi.org/10.1016/j.engappai.2025.111602
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