因為我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展、人民收入水平隨之的不斷提高、全球城市化進(jìn)程的不斷加速,導(dǎo)致城市路網(wǎng)中車輛數(shù)量在一個較大的基數(shù)上持續(xù)增加。除此之外,在高品質(zhì)生活下的日�；顒又�,很多方面也增加了城市路網(wǎng)中的車輛數(shù)量。城市路網(wǎng)中車輛數(shù)量的增加導(dǎo)致交通擁堵、交通疏通不及時、路口交通事故等現(xiàn)象逐漸嚴(yán)重化和普遍化,這些現(xiàn)象已經(jīng)開始由大中型城市向中小型城市蔓延,同時也成為困擾世界各城市的主要社會問題,制約著經(jīng)濟(jì)和社會的發(fā)展,日益引起各國政府的高度重視。解決城市交通問題,首先解決交通擁堵問題,而交通信號配時是解決交通擁堵問題的重要手段。鑒于交通信號配時在城市交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵作用,發(fā)展更加有效的城市交通信號配時策略才是解決城市交通擁堵問題的根本出路。在交通配時技術(shù)上,基于傳統(tǒng)Q-Learning的交通信號配時策略是解決交通配時問題的重要手段,但它存在繁瑣的Q值表建立和搜索、目標(biāo)Q值容易被高估、無法長期記憶經(jīng)驗等問題,導(dǎo)致疏通環(huán)境交通擁堵的效果有限。然而,深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)本身具有的深度網(wǎng)絡(luò)以及引入的經(jīng)驗池、貪婪策略、DOUBLE DQN等方法技術(shù),可以很好的解決傳統(tǒng)Q-Learning在交通信號配時上存在的上訴問題。... 

【文章來源】：沈陽理工大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

無交通信號控制的交叉路口圖

圖 2.1 無交通信號控制的交叉路口圖 圖 2.2 無交通信號控制的交叉路口及交通信2.1 Intersection without traffic signal control Fig.2.2 Intersection without traffic signal contrtraffic light(2) 相位一個十字路口的交通信號燈的每一個不同情況都可以被叫做為一個相位。相位

圖 2.3 策略模型控制路口模型圖g.2.3Agent control intersection model diagforcement Learning)算法ng 算法在 20 世紀(jì) 60 年代被提出，

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3258761