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摘要
随着社会化进程快速发展，私家车数量呈指数级增长，从而导致交通拥堵问题日益
严重。交通拥堵问题会带来不必要的资源浪费，造成交通事故，增加经济损失。目前，
提高出行效率最直接有效的方式就是对交通信号进行配时和优化。深度强化学习方法的
出现为交通信号控制提供了新的方法。深度强化学习方法不依靠固定模型，能够有效处
理高维连续的状态信息。同时，智能交通信号控制系统与环境进行信息交互，并采用试
错机制，不断优化策略，从而缓解交通拥堵，提高车辆出行效率。
智能交通信号控制系统执行策略的有效性依赖于准
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