同济大学学报(自然科学版)

作者：倪颖，王诗菡，孙剑，孙杰，李建强

单位：1.同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海 201804;2.上海船舶设备研究所，上海 200031;3.西华大学 汽车与交通学院，成都 610039

关键词：交通工程,交叉口交通流仿真模型,动态交互策略,多智能体对抗逆强化学习

基金：国家自然科学基金杰出青年基金（52125208）；国家自然科学基金面上项目（52272313）；国家自然科学基金（52402374）；中央高校基本科研业务费专项资金

为有效测试自动驾驶汽车的交互能力，针对无保护左转交叉口场景下的交互行为，建立了动态策略可解释的异构多智能体对抗逆强化学习（MA-AIRL-2）模型。将左转和直行车辆建模为异质智能体，引入增益奖励提高学习效率。利用SinD数据集训练模型，从交互策略、车辆轨迹、宏观交通流特征维度对模型进行评估。结果表明，该模型能够准确刻画动态交互中的竞争与合作策略，复现策略多样性；与基准模型相比，该模型能够生成更真实的轨迹，与同质策略和无增益奖励模型相比，该模型轨迹准确度分别提升26%和21%。

来源：2025年第9期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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