随着我国城镇化的战略实施,越来越多的人使用私家车作为交通出行工具。利用人工智能、大数据相关知识处理交通问题成为研究的热点。交通拥堵影响了城市的可持续发展,并且它给城市带来了巨大的经济损失,为此,需要大幅度提高通行效率。如何缓解交通拥堵,为此发展智能交通系统是解决问题最好的选择。由于传统交通系统对交通状态描述不准确,还停留在单个红绿灯固定时间交替变换阶段。目前的解决办法存在算法处理时间长,控制效果不好的问题。而随着人工智能的发展,将强化学习运用到交通路口问题上越来越被人们重视。本文主要对交通信号控制问题进行了优化,并采用深度强化学习算法对路口进行控制。主要的工作分为以下两个部分:1.在交通仿真软件SUMO上进行参数设置,对各个功能模块进行设置,可以模拟不同的交通路口情况。通过SUMO仿真软件与Python语言对接的接口,并且通过这个接口,可以让使用者很方便地调用各个功能模块。SUMO是免费开源软件,并且可视化程度高,大大节约了实验成本,通过这个平台对强化学习算法进行设计并对其进行优化,仿真实验的可信度被大幅度提高。2.针对自适应交通控制系统存在的就算法收敛时间长,控制效果不佳,奖励函数不够合理等问题,文章提出新的解决方案,采用DDPG算法来控制交通路口。该算法能够适应于大部分交通情况,并且相比其它算法具有更好的性能,具有良好的稳定性。针对DDPG算法训练效率低,收敛速度慢,对奖励函数进行改进,得到改进的DDPG算法,在仿真软件上仿真并进行实验。实验结果表明改进的DDPG算法相比DDPG算法训练效果有了很大的提高,且此方法比传统方法具有明显的优势。总的来说,本文在仿真软件和算法两方面进行了探究,本文提出的方案能有效地解决路口控制问题。