【摘 要】
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交通路口的信号控制是缓解交通拥堵压力、提高出行效率并减少安全事故的重要手段。交通控制系统是一个复杂的不确定系统,并具有非线性结构。传统的控制方法,如建模实现信号控
【机 构】
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东南大学自动化学院,东南大学江苏省网络群体智能实验室
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交通路口的信号控制是缓解交通拥堵压力、提高出行效率并减少安全事故的重要手段。交通控制系统是一个复杂的不确定系统,并具有非线性结构。传统的控制方法,如建模实现信号控制方法在实际应用中局限性较大。随着近年来深度学习方法的不断发展与在实际中的应用,强化学习的方法在交通控制中的应用也越来越多。提出了基于神经网络和强化学习相结合的控制算法,即深度Q学习算法,一定程度上改善了交通路口的交通状况。并采用一款开源的微观交通仿真器SUMO对交通路口的信号控制进行仿真,实验结果表明该方法的有效性。
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