【摘 要】
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利用深度强化学习技术实现路口信号控制是智能交通领域的研究热点。现有研究大多利用强化学习来全面刻画交通状态以及设计有效强化学习算法以解决信号配时问题,但这些研究往
【基金项目】
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浙江省公益技术研究计划项目(LGG20F030008),浙江省自然科学基金项目(LY20F030018)
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利用深度强化学习技术实现路口信号控制是智能交通领域的研究热点。现有研究大多利用强化学习来全面刻画交通状态以及设计有效强化学习算法以解决信号配时问题,但这些研究往往忽略了信号灯状态对动作选择的影响以及经验池中的数据采样效率,导致训练过程不稳定、迭代收敛较慢等问题。为此,文中在智能体模型设计方面,将信号灯状态纳入状态设计,并引入动作奖惩系数来调节智能体动作选择,以满足相位最小绿灯时间和最大绿灯时间的约束。同时,结合短期内交通流存在的时序相关性,文中采用优先级序列经验回放(Priority Sequence E
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