【摘 要】
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针对多变环境条件下的交通堵塞问题,将强化学习、神经网络、多智能体和交通仿真技术结合起来,提出了用于优化多路口条件下交通状况的traJectory reward light(TR-light)模型.该方法具有几个显著特点:基于红绿灯拟定交通组织方案;将多智能体强化学习用于红绿灯控制;通过红绿灯的协同达到区域级的交通组织优化;在智能体每次行为执行结束后实施轨迹重构,在OD对不改变的情况下改变车辆行驶路径,根据方案和重构轨迹来计算智能体的最终回报.通过SUMO进行交通仿真实验和交通指标对比,验证了该模型在多交叉
【机 构】
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成都信息工程大学 软件工程学院,成都610225
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针对多变环境条件下的交通堵塞问题,将强化学习、神经网络、多智能体和交通仿真技术结合起来,提出了用于优化多路口条件下交通状况的traJectory reward light(TR-light)模型.该方法具有几个显著特点:基于红绿灯拟定交通组织方案;将多智能体强化学习用于红绿灯控制;通过红绿灯的协同达到区域级的交通组织优化;在智能体每次行为执行结束后实施轨迹重构,在OD对不改变的情况下改变车辆行驶路径,根据方案和重构轨迹来计算智能体的最终回报.通过SUMO进行交通仿真实验和交通指标对比,验证了该模型在多交叉口中能够提高路网畅通率,改善交通状态.实验表明该模型可行,可有效缓解交通拥堵.
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体三维显示是三维显示领域重要研究方向,当处理带凹陷体的点云数据时,凹陷体区域无法正确判定导致对应区域的颜色无法正常显示,会对显示精度造成严重影响.为了解决点云中凹陷体判定问题,为点云数据中的凹陷体作规范化定义,并根据凹陷体的空间特点提出点云数据凹陷体判定(PCDD)算法.算法将点云体素化,之后根据凹陷体区域体素的属性特征判断可能属于凹陷体的体素征并通过空间连通性原理进行凹陷体体素分割,得到各个独立不相连的凹陷体并求出边界.实验结果表明,该算法可以稳定地判定出点云数据中的凹陷体,解决了凹陷体的判定问题,也为
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在用户将其数据上传到公共平台并利用卷积神经网络进行相关操作以得到运算结果的过程中如何保证用户敏感数据的私密性就成为了一个亟待解决的问题.对此采用密码学中的同态加密算法对用户输入数据进行加密处理,在已训练过的卷积神经网络模型中对加密的数据进行预测分类,并得到最终的分类结果,输出的结果是加密形式的,为进一步保护数据的机密性,对结果采用门限解密的方式解密.与传统方法相比,该方法保证用户的输入信息在整个卷积神经网络处理过程中不被泄露,有助于提高对用户敏感数据的隐私保护,也为卷积神经网络的大规模实际应用打下了坚实的
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