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基于Q-学习和粒子群算法的区域交通控制模型

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针对城市交通系统的动态性和不确定性,提出了基于Q-学习和粒子群算法相位差优化算法,对区域交通动态实时控制进行了研究。根据不同的交通流情况确定不同的区域控制目标函数,将Q-学习的类惩机制引入粒子群算法的选优过程中,通过改进的粒子群算法实时优化区域控制策略。编制该控制方法的仿真程序,应用AIMSUN仿真软件验证算法的控制效果。结果表明,该方法对不同交通量下可保持较高的控制效率,控制效果明显优于感应控制。

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来源
《2011年全国生命系统建模仿真学术年会》|2011年|2108-2111|共4页
会议地点上海
作者
魏赟; 邵清;
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作者单位

中国系统仿真学会;

上海市系统仿真学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
城市交通; 交通信号控制; 微粒群算法; 仿真软件;

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1. 基于双向并行灾变粒子群算法的区域交通控制 [J] . 王春雷 ,钱勇生 . 计算机工程与应用 . 2007,第034期
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