【摘 要】
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针对随机流量波动较大的交叉口，提出优化感应控制策略，采用正交试验方法获取最优控制参数组合.将最大排队长度作为通行需求阈值来优化感应控制逻辑，将设置的3种相位切换机制（优先排队、优先延误和固定顺序）加入感应控制参数组合中.在SUMO仿真中，模拟北京市北辰西路与科荟南路交叉口环境，采用正交试验方法筛选出不同交通流量下感应控制的最优参数组合.设计对比实验验证最优参数组合的有效性，将最优参数组合应用在深度
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（72071003）；
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针对随机流量波动较大的交叉口，提出优化感应控制策略，采用正交试验方法获取最优控制参数组合.将最大排队长度作为通行需求阈值来优化感应控制逻辑，将设置的3种相位切换机制（优先排队、优先延误和固定顺序）加入感应控制参数组合中.在SUMO仿真中，模拟北京市北辰西路与科荟南路交叉口环境，采用正交试验方法筛选出不同交通流量下感应控制的最优参数组合.设计对比实验验证最优参数组合的有效性，将最优参数组合应用在深度Q学习（DQN）算法中进一步优化感应控制.结果表明，正交试验方法能够快速有效地获取最优参数组合；在低、中等交通流量下，与未使用最优参数组合的DQN算法相比，使用最优参数组合的DQN算法的收敛速度分别增加了48.14%、38.89%，平均累计车均延误分别减少了8.45%、7.09%.
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