【摘 要】
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随着城市规模的持续扩大,以及机动车保有量的不断增加,交通拥堵已经成为影响城市治理和经济发展的主要问题。区域交通拥堵频发已经成为制约城市经济发展及社会活动的主要因素之一,同时对区域交通管理水平提出了更高的要求。针对交通区域拥堵特点探究区域交通优化控制方法已经成为交通管理与控制领域研究的重点与难点问题之一。边界控制方法的研究是区域交通控制优化研究的核心内容之一。随着AI技术的发展,越来越多的AI方法,
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随着城市规模的持续扩大,以及机动车保有量的不断增加,交通拥堵已经成为影响城市治理和经济发展的主要问题。区域交通拥堵频发已经成为制约城市经济发展及社会活动的主要因素之一,同时对区域交通管理水平提出了更高的要求。针对交通区域拥堵特点探究区域交通优化控制方法已经成为交通管理与控制领域研究的重点与难点问题之一。边界控制方法的研究是区域交通控制优化研究的核心内容之一。随着AI技术的发展,越来越多的AI方法,如强化学习、深度学习,被应用于城市道路交通边界控制方法研究中,并取得了很好的效果。不同于传统的边界控制模型通常需要精确的交通信息支持,本文在基于宏观基本图（MFD）的基础上,针对不需要交通确定信息支持下的边界控制问题,引入强化学习中的Q学习算法和深度强化学习中的DDPG算法,提出了MFD-QL边界控制模型和MFD-DDPG边界控制模型,并且对两个算法分别进行了基于数值和基于仿真的实验验证,主要工作如下。1.面向区域边界控制的MFD-QL模型将MFD与Q学习算法相结合,采用从MFD中的最佳密度作为Q学习算法判定奖励值的依据,构建了MFD-QL模型,该模型能够依据MFD进行自主学习并获得最佳的控制策略。2.面向区域边界控制的MFD-DDPG模型由于“状态-动作”空间增大导致了计算难度增加,算法效率受到极大影响,为了解决这一问题,在MFD-QL基础上引入深度神经网络,构建了MFD-DDPG模型,该模型能够满足区域多路口边界控制优化计算要求,为算法在实际工程中的应用提供了技术支持。3.基于数值分析与仿真的实验验证针对MFD-QL和MFD-DDPG算法,分别进行了数值实验分析和仿真实验分析,实验结果证明算法能够快速收敛到稳定态,在区域边界控制优化中取得了较好的控制效果。本文的研究立足解决交通区域边界控制优化问题,完成的工作对交通区域边界控制研究以及AI技术在该领域的应用推广提供了理论与方法的支持。
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