基于注意力机制的深度强化学习交通信号控制
Attention mechanism based deep reinforcement learning for traffic signal control
1. 南京航空航天大学 自动化学院, 南京 211100
2. 东北大学 信息科学与工程学院, 沈阳 110004
摘要
深度强化学习（DRL）广泛应用于具有高度不确定性的城市交通信号控制问题中，但现有的DRL交通信号控制方法中，仅仅使用传统的深度神经网络，复杂交通场景下其感知能力有限。此外，状态作为强化学习的三要素之一，现有方法中的交通状态也需要人工精心的设计。因此，提出了一种基于注意力机制（attention mechanism）的DRL交通信号控制算法。通过引入注意力机制，使得神经网络自动地关注重要的状态分量以增强网络的感知能力，提升了信号控制效果，并减少了状态向量设计的难度。在SUMO（simulation of urban mobility）仿真平台上的实验结果表明，在单交叉口、多交叉口中，在低、高交通流量条件下，仅仅使用简单的交通状态，与三种基准信号控制算法相比，所提算法在平均等待时间、行驶时间等指标上都具有最好的性能。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62073164)
南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金资助项目(xcxjh20210319)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.06.0334
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 430-434
文章编号: 1001-3695(2023)02-019-0430-05
发布历史
[2022-09-20] 优先出版
[2023-02-05] 印刷出版
引用本文
任安妮, 周大可, 冯锦浩, 等. 基于注意力机制的深度强化学习交通信号控制 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (2): 430-434. (Ren Anni, Zhou Dake, Feng Jinhao, et al. Attention mechanism based deep reinforcement learning for traffic signal control [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (2): 430-434. )
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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