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基于非端到端强化学习的单点信号控制方法
【摘 要】
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传统的单点交通响应信号控制方法已经能够令信号控制设备完全代替人类采集、处理、分析和预测交通需求数据,动态调整信号配时,但仍需依赖人类现有的知识构建的规则或模型,在各类场景下信号配时方案的选择都相对固化,同时缺乏信号配时方案对性能影响的评价,无法利用评价改善现有的规则或模型。将人工智能领域的强化学习方法应用于单点信号控制,使交叉口层面的智能体与交叉口环境进行交互,通过尝试各种信号配时动作开拓经验,通
【机 构】
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大连理工大学
【出 处】
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大连理工大学
【发表日期】
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2019年01期
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