结合模糊控制的深度强化学习交通灯控制策略
Deep reinforcement learning traffic light control strategy combined with fuzzy control
1. 广东工业大学 自动化学院, 广州 510006
2. 中国能建广东省电力设计研究院有限公司, 广州 510663
摘要
现有交通信号灯控制策略大多针对单一交叉口展开分析，该策略仅考虑车流量的单一因素，难以适应动态的路网状态。对此，提出了一种结合模糊控制的深度强化学习交通灯控制策略，利用SAC（soft actor critic）深度强化学习对两交叉口的交通信号灯相位选择及配时进行联合优化，同时考虑车辆速度、路段车辆排队长度等因素，利用模糊控制对SAC的惩罚函数进行处理。实验结果表明，与固定循环周期策略、SAC控制策略和DDPG（deep deterministic policy gradient）控制策略相比，提出的交通信号灯控制策略能获得更快的车辆通行速度，车辆的油耗和尾气排放情况也得到了改善。
基金项目
国家自然科学基金资助项目-广东大数据科学中心项目(U1911401)
广东省自然科学基金面上项目(2019A1515011114)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.04.0187
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 165-169
文章编号: 1001-3695(2024)01-024-0165-05
发布历史
[2023-07-18] 优先出版
[2024-01-05] 印刷出版
引用本文
秦侨, 杨超, 杨海涛, 等. 结合模糊控制的深度强化学习交通灯控制策略 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (1): 165-169. (Qin Qiao, Yang Chao, Yang Haitao, et al. Deep reinforcement learning traffic light control strategy combined with fuzzy control [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (1): 165-169. )
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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