计算机应用研究

作者：安萌萌,樊秀梅,蔡含宇,

单位：西安理工大学自动化与信息工程学院,西安710048；

关键词：十字路口,交通灯,雾计算,强化学习,Q学习,

基金：国家自然科学基金资助项目(61272509)；陕西省重点研发计划重点项目(2017ZDCXL-GY-05-01)；陕西省百人计划资助项目；；

针对路口交通拥堵现象，结合雾计算和强化学习理论，提出了一种FRTL（fog reinforcement traffic light）交通灯控制模型，该模型根据实时的交通流信息进行交通灯智能协同控制。雾节点将收集到的实时交通流信息上传到雾服务器，雾服务器在雾平台实现信息共享，雾平台结合处理后的共享数据和Q学习制定交通灯控制算法。算法利用检测到的实时交通数据计算出合适的交通灯配时方案，最终应用到交通灯上。仿真结果表明，与传统的分时段控制方式和主干道控制方式（ATL）相比，FRTL控制方法提高了路口的吞吐量，减少了车辆平均等待时间，达到了合理调控红绿灯时间、缓解交通拥堵的目标。

来源：2020年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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