TR-light：基于多信号灯强化学习的交通组织方案优化算法
TR-light：traffic organization plan optimization algorithm based on multiple traffic signal lights reinforcement learning
成都信息工程大学 软件工程学院, 成都 610225
摘要
针对多变环境条件下的交通堵塞问题，将强化学习、神经网络、多智能体和交通仿真技术结合起来，提出了用于优化多路口条件下交通状况的trajectory reward light（TR-light）模型。该方法具有几个显著特点：基于红绿灯拟定交通组织方案；将多智能体强化学习用于红绿灯控制；通过红绿灯的协同达到区域级的交通组织优化；在智能体每次行为执行结束后实施轨迹重构，在OD对不改变的情况下改变车辆行驶路径，根据方案和重构轨迹来计算智能体的最终回报。通过SUMO进行交通仿真实验和交通指标对比，验证了该模型在多交叉口中能够提高路网畅通率，改善交通状态。实验表明该模型可行，可有效缓解交通拥堵。
基金项目
四川省科技厅应用基础研究项目(2020YJ0430)
基于群体智能的区域交通流量精准控制技术应用研究
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0283
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第2期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 504-509,514
文章编号: 1001-3695(2022)02-030-0504-06
发布历史
[2021-11-06] 优先出版
[2022-02-05] 印刷出版
引用本文
吴昊昇, 郑皎凌, 王茂帆. TR-light：基于多信号灯强化学习的交通组织方案优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (2): 504-509,514. (Wu Haosheng, Zheng Jiaoling, Wang Maofan. TR-light：traffic organization plan optimization algorithm based on multiple traffic signal lights reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (2): 504-509,514. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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