【摘 要】
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在交通配时技术上,基于传统Q学习的交通信号配时策略是解决交通拥堵问题的重要手段,但其疏通交通拥堵的效果有限。为此,在传统Q学习的基础上,本文提出采用深度强化学习策略来
【基金项目】
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辽宁省科技厅博士科研启动基金(20170520197).
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在交通配时技术上,基于传统Q学习的交通信号配时策略是解决交通拥堵问题的重要手段,但其疏通交通拥堵的效果有限。为此,在传统Q学习的基础上,本文提出采用深度强化学习策略来优化交叉口信号配时技术,以减少交通系统中车辆数量和车辆通过交叉口的平均行驶时间;同时,应用深度强化学习策略本身具有的深度网络及引入的经验池、贪婪策略、DOUBLE DQN等方法技术,优化传统Q学习在交通配时上存在的Q值表建立和搜索、目标Q值被高估、无法学习长期经验等问题。实验结果表明,基于深度强化学习的交通信号配时策略在疏通交叉路口车辆方面优于传统Q学习策略,可以更好的疏通交通拥堵,提高交通系统效率。
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