【摘 要】
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随着我国城市道路及交通环境的日益复杂,对于不同交通路口信号灯的控制与协调,成为保证车辆、人员通行的重要途径。这一情况下,文章提出基于Vissim交通仿真软件的深度强化学
【基金项目】
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桂林电子科技大学国基“面向工业4.0的下一代无线通信业务传输能效评估机制研究”研究成果(项目编号：NF150261);桂林电子科技大学国基“高精度时间频率传递与对比研究”研究成果(项目编号：NF19002X)
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随着我国城市道路及交通环境的日益复杂,对于不同交通路口信号灯的控制与协调,成为保证车辆、人员通行的重要途径。这一情况下,文章提出基于Vissim交通仿真软件的深度强化学习算法,开展城市交通全局通行速度、平均等待列队长度的仿真,进行交通信号参数的智能迭代,最终得出Agent智能体及交通环境的状态信息。实验结果表明,深度学习算法(DQN)与Agent技术的使用,得到车辆全局通行速度、平均等待列队长度等具有更良好的稳定性,可以被应用到复杂交通信号环境中。
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