【摘 要】
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摘 要：为了缓解大城市的交通拥堵现状，交叉口信号灯配时的研究越来越有必要。普遍的交通信号配时技术，是基于单路口、传统车辆检测方法而设计的，没有考虑影响实际交通状况的流量，存在配时不准确、不智能的局限性。通过基于强化学习的深度Q网络，提出基于多路口车辆感知预测的协同信号配时技术，将每个路口建模为一个代理，每个代理被训练从道路环境接受交通状态并采取最佳行动。实验表明，该方法不仅可以有效地进行交通流量预
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摘 要：为了缓解大城市的交通拥堵现状，交叉口信号灯配时的研究越来越有必要。普遍的交通信号配时技术，是基于单路口、传统车辆检测方法而设计的，没有考虑影响实际交通状况的流量，存在配时不准确、不智能的局限性。通过基于强化学习的深度Q网络，提出基于多路口车辆感知预测的协同信号配时技术，将每个路口建模为一个代理，每个代理被训练从道路环境接受交通状态并采取最佳行动。实验表明，该方法不仅可以有效地进行交通流量预
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