【摘 要】
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交通信号系统控制着城市车辆运行秩序,其效率高低直接影响了社会经济的发展.以十字路口的交通信号控制系统为研究对象,基于深度确定性策略梯度网络DDPG提出了一种改进算法.结合交通环境的特点设计了特征增强和样本去重算法提高算法的性能.通过对实际交通系统运行情况进行调研,基于SUMO仿真环境搭建了交叉路口交通仿真平台.利用FEPG算法控制交通信号,实现了车辆的高效通行.实验结果表明,该算法能够有效地降低车辆等待时间,减少车辆的污染排放.
【机 构】
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厦门大学航空航天学院,厦门大学深圳研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61304110),广东省自然科学基金(2018A030313124),深圳市基础研究面上项目(JCYJ20190809163009630),上海市自然科学基金(18ZR1443200)。
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交通信号系统控制着城市车辆运行秩序,其效率高低直接影响了社会经济的发展.以十字路口的交通信号控制系统为研究对象,基于深度确定性策略梯度网络DDPG提出了一种改进算法.结合交通环境的特点设计了特征增强和样本去重算法提高算法的性能.通过对实际交通系统运行情况进行调研,基于SUMO仿真环境搭建了交叉路口交通仿真平台.利用FEPG算法控制交通信号,实现了车辆的高效通行.实验结果表明,该算法能够有效地降低车辆等待时间,减少车辆的污染排放.
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