【摘 要】
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相对于传统的交通信号配时决策方法,多Agent强化学习及其协调方法能更好地适应城市路网交通环境的变化。为探讨其在城市路网自适应交通信号配时决策中的应用,系统地总结了多A
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相对于传统的交通信号配时决策方法,多Agent强化学习及其协调方法能更好地适应城市路网交通环境的变化。为探讨其在城市路网自适应交通信号配时决策中的应用,系统地总结了多Agent强化学习及协调机制的研究方法,详细地分析了国内外研究现状,并指出现有研究中存在的问题,在此基础上对未来研究进行了展望。研究结果表明,既有研究主要针对规模较小的路网,存在维数灾难问题,强化学习与协调机制结合研究还不够深入,相关学习参数分析不够细致,仿真环境和情景现实性不强。未来研究可以引入马尔科夫博弈提高决策协调性,嵌入混合交通流、公
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