计算机应用研究

作者：赵纯,董小明,任奕颖,

单位：安庆师范大学a.计算机与信息学院;b.电子工程与智能制造学院,安徽安庆246000；

关键词：智能交通系统,深度强化学习,交通流量,多路口信号控制,

基金：广东省自然科学基金资助项目(2019B1515120030)；；

新的智能交通系统在改善交通流量，优化燃油效率，减少延误和提高整体驾驶经验方面有望发挥重要作用。现今，交通拥堵是困扰人类的一个极其严重的问题，特别是一些城市交通密集的十字路口处可能会更加严重。对信号控制系统的奖励机制进行了改进，将所有路口共享奖励的机制改进为每个交叉口共享唯一的奖励，并且通过密集采样策略与多路口信号控制相结合的方式，运用时下热门的深度强化学习来解决交通信号灯配时问题。仿真实验都是基于现在国际主流的交通模拟软件（SUMO）完成，从实验结果表明，改进后的深度强化学习多路口信号控制方法相较于传统强化学习方法控制效果更佳。

来源：2022年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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