【摘 要】
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将交通自适应控制看成是POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)问题,建立交叉口POMDP环境模型,结合值函数法的优点设计解决此问题的策略梯度学习算法。仿真实
【基金项目】
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江西省自然科学基金(2010GQS0076);广州航海高等专科学校自然科学基金(201112B02)
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将交通自适应控制看成是POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)问题,建立交叉口POMDP环境模型,结合值函数法的优点设计解决此问题的策略梯度学习算法。仿真实验与传统方法比较表明,在局部交通较少及高度饱和交通条件下此学习方法具有一定的收敛性和有效性,并对解决自适应交通控制问题具有一定的适用性。
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