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基于深度强化学习的潮汐车道交通信号控制
一、引言
随着城市化进程的加速，交通拥堵问题愈发突出，特别是高峰期，潮汐式车流已成为影响城市交通顺畅的主要因素。传统交通信号控制方式在处理这种动态变化的交通需求时，显得捉襟见肘。近年来，深度强化学习算法的崛起为解决这一问题提供了新的思路。本文旨在探讨基于深度强化学习的潮汐车道交通信号控制，以实现更高效、智能的交通管理。
二、交通信号控制研究现状
目前，城市交通信号控制多采用固定周期的定时控制和自适应的感应控制。然而，这两种方式在处理潮汐式车流时存在局限性。定时控制无法根据实时交通状况做出调整，而感应控制虽能感知车辆的存在并作出相应调整，但在复杂多变的交通
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