本文關鍵詞：基于強化學習的匯流瓶頸區(qū)可變限速策略研究

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【摘要】：為提高高速公路匯流瓶頸區(qū)的通行效率,本文結合強化學習無需建立模型,具有智能學習的特點,對瓶頸區(qū)的可變限速策略進行了優(yōu)化,首次提出了基于Q學習算法的可變限速控制策略.策略以最大化系統(tǒng)總流出車輛數(shù)為目標,通過遍歷交通流狀態(tài)集合,嘗試不同限速值序列進行自適應學習.以真實路段交通流數(shù)據(jù)搭建了元胞傳輸模型仿真平臺,通過將其與無控制和基于反饋控制的可變限速策略進行對比,對Q學習策略的控制效果進行評價.通行時間的降低和交通參數(shù)的變化表明,強化學習控制策略在提高匯流瓶頸區(qū)通行效率和改善交通流運行狀況方面具有優(yōu)越性.
【作者單位】： 嘉興學院;東南大學;加州大學;
【關鍵詞】： 智能交通 可變限速 強化學習 高速公路匯流瓶頸區(qū) Q學習算法
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51322810)
【分類號】：U491
【正文快照】： 1引言在高速公路系統(tǒng)中,匝道與主線連接路段是一個明顯的交通瓶頸[1].可變限速(Variable SpeedLimits,VSL),作為一種有效緩解交通擁堵、提高通行效率的技術手段,已被廣泛應用于高速公路入口匝道處.其核心思想為通過調(diào)節(jié)瓶頸區(qū)上游主線交通需求,將擁堵期進入高速公路瓶頸區(qū)的車

【共引文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：708687