结合Q学习和模糊逻辑的单路口交通信号自学习控制方法

• 作者: 何兆成 佘锡伟 杨文臣 陈宁宁
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 交通信号控制 强化学习 BP神经网络 模糊评价 Paramics仿真
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 199-202
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.01.056

摘要

针对城市交通系统的动态性和不确定性,提出了基于强化学习的信号交叉口智能控制系统结构,对单交叉口动态实时控制进行了研究.将BP神经网络与Q学习算法相结合实现了路口的在线学习.同时,针对交通信号控制的多目标评价特征,采用基于模糊逻辑的Q学习奖惩信号设计方法,实施对交通信号的优化控制.最后,在三种交通场景下,应用Paramics微观交通仿真软件对典型十字路口进行仿真实验.结果表明,该方法对不同交通场景下的突变仍可保持较高的控制效率,控制效果明显优于定时控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何兆成		5	68	3.0	5.0
2	佘锡伟		1	31	1.0	1.0
3	杨文臣		1	31	1.0	1.0
4	陈宁宁		1	31	1.0	1.0