【摘要】：將傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到交叉口自適應(yīng)交通信號(hào)控制中,存在著維數(shù)災(zāi)難的問(wèn)題,即狀態(tài)和動(dòng)作空間大小隨著交叉口的增加而呈指數(shù)增長(zhǎng)。因此,將交叉口自適應(yīng)交通信號(hào)控制問(wèn)題看成馬爾科夫決策過(guò)程(MDP)問(wèn)題,通過(guò)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(jì)思想,減少了計(jì)算復(fù)雜度,保證了收斂性。在設(shè)置的多交叉口交通環(huán)境下,仿真試驗(yàn)表明:在不同的交通需求水平和車(chē)流到達(dá)分布下,此算法均優(yōu)于定時(shí)控制和傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,并且其參數(shù)θ和學(xué)習(xí)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(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61263024,51268017) 廣州市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)發(fā)展“十二五”規(guī)劃課題項(xiàng)目(13G28)
【分類(lèi)號(hào)】：U491.54

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本文編號(hào)：2334093