【摘 要】
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为了优化交叉口信号配时,通过集成Excel VBA-Vissim-Matlab的仿真平台,建立了以总关键排队长度之差最小为优化目标的单交叉口在线Q学习模型,包括定周期和不定周期两种模式的Q
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为了优化交叉口信号配时,通过集成Excel VBA-Vissim-Matlab的仿真平台,建立了以总关键排队长度之差最小为优化目标的单交叉口在线Q学习模型,包括定周期和不定周期两种模式的Q学习配时模型.针对控制性能指标相对于邻近的配时方案不敏感的特点,提出了以平均总关键排队长度之差作为基本单位重新构造奖励函数,目的是拉大各行为对应的Q值差距,提高模型的收敛速度和鲁棒性.通过算例,将定周期Q学习配时方案、不定周期Q学习配时方案与Transyt配时方案进行对比.研究结果表明：以总关键排队长度之差作为优化目标能
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