基于深度强化学习的自适应交通信号控制研究

徐建闽; 周湘鹏; 首艳芳

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基于深度强化学习的自适应交通信号控制研究

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为了提高交通控制算法的适应性和鲁棒性,缓解城市交通拥堵,提出了一种改进的D3QN(dueling double deep Q-network, D3QN)自适应信号控制方法。首先对几种强化学习自适应控制模式进行分析,然后在固定步长动作模式的基础上提出了不定步长动作模式,并构造了一种基于空间占有率的奖励函数;最后使用Sumo软件,对中山市东区街道某交叉口分别在稳定流和随机流场景下进行仿真。仿真结果表明:该方法具有良好的收敛性,有效地降低了延误时间和排队长度。

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来源
《重庆交通大学学报:自然科学版》 |2022年第8期|24-29|共6页
作者
徐建闽; 周湘鹏; 首艳芳;
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作者单位

华南理工大学土木与交通学院;

华南理工大学广州现代产业技术研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 U491.51;
关键词
交通工程; 交通仿真; 自适应控制; 交通流; 深度强化学习;

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