高速公路入口匝道控制能够有效缓解高速公路主线拥堵,是高速公路交通控制的重要组成部分。深度强化学习算法结合深度学习与强化学习的优势,能够在连续空间中做出决策,并通过与环境交互进行自我训练,是一种高效的智能算法。以深度强化学习为基础,将DDPG算法与匝道控制算法ALINEA相结合,建立了参数动态调整的单匝道ALINEA控制算法;将多智能体算法MADDPG引入多匝道协同控制方法中,实现了基于多智能体算法的匝道协同控制。分析了宏观交通流模型METANET与LWR,采用路段实测数据,基于改进的粒子群算法对模型参数进行辨识,根据辨识结果,选择METANET模型搭建了交通流仿真平台,该平台可代替实际路段作为深度强化学习算法训练与测试环境,解决了深度强化学习算法需要以实际路段作为训练环境的问题。在经典的ALINEA算法基础上引入深度确定策略梯度算法(DDPG),以路段状态信息为输入,ALINEA控制器PI参数为输出,建立了参数动态调整的DDPG-ALINEA算法。此外,将匝道排队长度引入状态空间与奖励函数,建立了受匝道排队长度约束的DDPG-ALINEA算法,弥补了 ALINEA算法未考虑匝道排队长度的不足。以DDPG算法为基础,将多智能体强化学习算法引入匝道协同控制。研究了“集中训练-分布执行”的MADDPG算法原理,结合MADDPG算法中智能体间共享动作信息的特点,建立了基于MADDPG算法的多匝道协同控制方法。基于交通流仿真平台对DDPG-ALINEA算法与MADDPG协同控制算法进行训练与测试。仿真结果显示,在无匝道排队约束的情况下,DDPG-ALINEA算法将被控路段拥堵时段内行程总时间降低1 3.93%,与ALINEA算法及PI-ALINEA算法相比,行程总时间分别下降1.67%与1.51%;在有匝道排队约束的情况下,DDPG-ALINEA算法与PI-ALINEA算法相比,等待总时间降低35.35%,总时间消耗降低9.29%;与无控制状态相比,MADDPG匝道协同控制算法将被控路段行程总时间降低23%。仿真结果表明,基于深度强化学习的DDPG-ALINEA算法与MADDPG协同控制算法增强了入口匝道对高速公路交通流状态的控制效果,使高速公路运输效率得到一定提升,证明了以上方法应用于高速公路入口匝道控制的可行性。