【摘 要】
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城市交通运行效率是影响城市生产力发展的重要因素之一,也是智慧城市建设过程中的重要研究课题。随着计算机技术的发展,人工智能特别是强化学习在交通信号控制中发挥重要作用。目前,基于强化学习的交通信号控制主要针对单路口或城市干道进行优化,面向城市地理路网区域协调控制研究较少。本文结合马尔可夫序列决策,提出一种基于强化学习的双层智能体协同控制方法。第1层,针对单个路口实现粗调训练,智能体通过观察路口每一车道
【机 构】
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深圳大学建筑与城市规划学院智慧城市研究院,深圳市空间信息智能感知与服务重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB2100700,2019YFB2103104,2019YFB210310),中国博士后基金(2019M663070)。
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城市交通运行效率是影响城市生产力发展的重要因素之一,也是智慧城市建设过程中的重要研究课题。随着计算机技术的发展,人工智能特别是强化学习在交通信号控制中发挥重要作用。目前,基于强化学习的交通信号控制主要针对单路口或城市干道进行优化,面向城市地理路网区域协调控制研究较少。本文结合马尔可夫序列决策,提出一种基于强化学习的双层智能体协同控制方法。第1层,针对单个路口实现粗调训练,智能体通过观察路口每一车道的排队长度调控信号配时,实现单个路口不堵塞;第2层,将多个粗调训练后的智能体模型放入地理网络中,实现多路
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