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给出了一种单交叉口混杂交通控制器和仿真结果。首先，采用Q学习和BP神经元网络根据环境的变化决定最优的相位切换时间，然后增加一个模糊控制器决定最需要切换的相位，即决定相位次序．该方法在PARAMICS交通仿真软件中进行仿真，和定控制以及定相序控制相比，该方法具有明显的优势。
基于Q学习的城市交通信号灯混杂控制
【摘 要】
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给出了一种单交叉口混杂交通控制器和仿真结果。首先，采用Q学习和BP神经元网络根据环境的变化决定最优的相位切换时间，然后增加一个模糊控制器决定最需要切换的相位，即决定相位
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2006年10期
【基金项目】
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北京市基金（4042006）,北京工业大学校青年基金（97002011200401、97002011200501）.
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