基于深度强化学习的多路口信号控制优化研究
Multi-junction signal control optimization based on deep reinforcement learning
安庆师范大学 a. 计算机与信息学院; b. 电子工程与智能制造学院, 安徽 安庆 246000
摘要
新的智能交通系统在改善交通流量，优化燃油效率，减少延误和提高整体驾驶经验方面有望发挥重要作用。现今，交通拥堵是困扰人类的一个极其严重的问题，特别是一些城市交通密集的十字路口处可能会更加严重。对信号控制系统的奖励机制进行了改进，将所有路口共享奖励的机制改进为每个交叉口共享唯一的奖励，并且通过密集采样策略与多路口信号控制相结合的方式，运用时下热门的深度强化学习来解决交通信号灯配时问题。仿真实验都是基于现在国际主流的交通模拟软件（SUMO）完成，从实验结果表明，改进后的深度强化学习多路口信号控制方法相较于传统强化学习方法控制效果更佳。
基金项目
广东省自然科学基金资助项目(2019B1515120030)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.01.0006
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2329-2332
文章编号: 1001-3695(2022)08-015-2329-04
发布历史
[2022-03-15] 优先出版
[2022-08-05] 印刷出版
引用本文
赵纯, 董小明, 任奕颖. 基于深度强化学习的多路口信号控制优化研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (8): 2329-2332. (Zhao Chun, Dong Xiaoming, Ren Yiying. Multi-junction signal control optimization based on deep reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (8): 2329-2332. )
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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