【摘 要】
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在城市交通环境，交通流的正确预测是比较困难，因为多个十字路口，这使得预设的交通控制模型之间的相互作用和纠缠在一起，不能在所有的交通情况下始终保持高性能的预测。考虑到的强
【基金项目】
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云南省教育厅自然科学基金（2010Y249）
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在城市交通环境，交通流的正确预测是比较困难，因为多个十字路口，这使得预设的交通控制模型之间的相互作用和纠缠在一起，不能在所有的交通情况下始终保持高性能的预测。考虑到的强化学习的所具有的自主学习能力，本文提出了基于多智能体强化学习的交通信号控制方法。没有预设的控制模型，多协作代理可以学习相应的实时交通状况下的最优控制策略。通过实验结果证明了这种方法的可行性和有效性。
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