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基于深度强化学习的多信号交叉口控制算法研究.docxVIP

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基于深度强化学习的多信号交叉口控制算法研究

一、引言

随着城市化进程的加速,交通拥堵问题日益突出,特别是在城市交通网络中的多信号交叉口。传统的交叉口控制算法往往依赖于预设的规则或经验,难以应对复杂的交通环境和动态变化的车流情况。近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)作为一种新兴的机器学习方法,已经在许多领域取得了显著的成果。因此,本文提出了一种基于深度强化学习的多信号交叉口控制算法,旨在提高交叉口的交通效率和安全性。

二、相关研究概述

在交叉口控制领域,传统的控制算法如定时控制、感应控制和自适应控制等,虽然在一定程度上能够解决交通问题,但往往难以

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