【摘 要】
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针对入口匝道流量控制提升通行效率问题,提出了一种基于图像卷积神经网络的匝道控制深度强化学习算法.克服传统依赖定点检测器的匝道控制对于交通状态估计模糊的缺陷,建立基
【基金项目】
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国家自然科学基金(71871057)
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针对入口匝道流量控制提升通行效率问题,提出了一种基于图像卷积神经网络的匝道控制深度强化学习算法.克服传统依赖定点检测器的匝道控制对于交通状态估计模糊的缺陷,建立基于图像卷积神经网络的连续时空交通状态解析,采用具有优先经验回放的深度Q学习算法,构建以视频图像作为输入、最优匝道流量策略为输出的算法框架.基于交通仿真(SUMO)平台,模拟了典型的高速公路合流瓶颈路段并进行控制效果测试.结果表明,深度强化学习匝道控制策略能够主动响应不同的交通状态,在短训练时间内达到目标找到最优控制策略,通过采取合适控制动作消除和
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