交织区通常是城市干路系统的瓶颈部位,其通行效率的提升历来受到学者们关注,城市干道交织区与普通交织区相比,交织车道数更多、交织段长度更短、更不利于饱和流下的有序交织,现阶段采用的多车道汇入主要基于溢出控制原理,对交织区运行效率的调整较为滞后,实施效果还有进一步提升的空间。近年来,依托于深度强化学习算法的优点,可以由算法控制的智能体对交通环境状态自行学习,本文基于此提出多车道汇入交织区的智能信号控制方法,构建强化机器学习与多车道汇入的控制框架。首先,分析了多车道汇入交织区的交织段长度、车道不平衡程度、交织区连接道路等级差异等几何特征,结合具体场景调研数据分析并展示了交织交通量、速度变化、车头时距、换道点位分布等方面的交通特性,从时间和空间上阐述这些交通特性之间的影响关系等。然后,结合深度强化学习算法的算法原理和特点,在深入分析累计延误、行程时间、排队长度、密度等状态参数组合的基础上,设计了不同尺度Cell单元的交通状态参数向量构建方法,分别考虑车道交通冲突复杂度和绿灯时长合理区间设计了相位组合方法和连续动作学习策略;考虑整个交织区前后的平均行驶时间、平均行驶速度、平均驶出车辆等不同的关注重点设计不同的奖励函数,并围绕深度强化学习对多车道汇入智能控制不同目标探讨了网络结构设计方案。最后,将前文设计的智能控制框架与仿真模型相融合构建实验平台,分析了平台主程序、经验回放、仿真参数输入、仿真运行等各模块相应的信息交互过程,利用Python语言对控制与仿真算法进行集成。为了验证本文提出的智能控制算法和实验平台,结合实例场景制定若干组对照实验进行仿真训练,训练结果和测试结果都证明了基于深度强化学习的智能信号控制方法在多车道汇入交织区能够达到良好的信号效果。