【摘 要】
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针对双周期干线信号协调控制中干线协调与双周期交叉口通行效率存在一定矛盾的问题,提出了一种基于改进Q学习的双周期干线信号协调控制方法,从状态空间和动作空间两个方面对Q学习算法进行了改进.首先,提出了新的交通状态描述指标——排队消散指数,依据该指标的阈值对交通状态进行等级划分,降低了Q学习状态空间的维数.其次,综合考虑相邻交叉口交通状态之间的关联和影响,针对每种系统状态分别设定可行的关联动作,降低了Q学习的动作空间.最后,以北京市两广路为例验证了改进的Q学习算法.结果表明,改进Q学习算法相比于普通Q学习算法、
【机 构】
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北京工业大学北京市交通工程重点实验室,北京100124
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针对双周期干线信号协调控制中干线协调与双周期交叉口通行效率存在一定矛盾的问题,提出了一种基于改进Q学习的双周期干线信号协调控制方法,从状态空间和动作空间两个方面对Q学习算法进行了改进.首先,提出了新的交通状态描述指标——排队消散指数,依据该指标的阈值对交通状态进行等级划分,降低了Q学习状态空间的维数.其次,综合考虑相邻交叉口交通状态之间的关联和影响,针对每种系统状态分别设定可行的关联动作,降低了Q学习的动作空间.最后,以北京市两广路为例验证了改进的Q学习算法.结果表明,改进Q学习算法相比于普通Q学习算法、固定配时方案,干线平均延误分别减少10.47％、9.93％,平均停车次数分别减少22.64％、7.96％,双周期交叉口平均延误分别减少21.58％、24.96％,平均停车次数分别减少8.51％、11.64％,表明该算法对减少双周期干线延误,降低停车次数具有较为显著作用.
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