發(fā)布時間：2018-11-15 18:27

【摘要】：將傳統(tǒng)強化學習算法應用到交叉口自適應交通信號控制中,存在著維數(shù)災難的問題,即狀態(tài)和動作空間大小隨著交叉口的增加而呈指數(shù)增長。因此,將交叉口自適應交通信號控制問題看成馬爾科夫決策過程(MDP)問題,通過有效地利用基于特征的狀態(tài)表示和線性平均函數(shù)估計思想,減少了計算復雜度,保證了收斂性。在設置的多交叉口交通環(huán)境下,仿真試驗表明:在不同的交通需求水平和車流到達分布下,此算法均優(yōu)于定時控制和傳統(tǒng)的強化學習算法,并且其參數(shù)θ和學習步數(shù)是收斂的。
[Abstract]:Applying the traditional reinforcement learning algorithm to the adaptive traffic signal control of intersections, there exists the problem of dimension disaster, that is, the state and the size of the action space increase exponentially with the increase of the intersection. Therefore, the intersection adaptive traffic signal control problem is regarded as the (MDP) problem of Markov decision process, and the computational complexity is reduced by using the eigen-based state representation and the idea of linear average function estimation. The convergence is guaranteed. In the environment of multi-intersection traffic, the simulation results show that the proposed algorithm is superior to the timing control and the traditional reinforcement learning algorithm under different traffic demand levels and the arrival distribution of vehicle flow, and the parameters 胃 and the number of learning steps are convergent.
【作者單位】： 廣州航海學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61263024,51268017) 廣州市哲學社會科學發(fā)展“十二五”規(guī)劃課題項目(13G28)
【分類號】：U491.54

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本文編號：2334093