单交叉口信号配时的离线Q学习模型研究

• 作者: 刘喜敏 卢守峰 韦钦平
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 交通控制 信号配时 离线 学习 变周期
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 987-992
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 7137字
• 语种: 中文

摘要

为提高交通控制系统的适应性和鲁棒性,采用强化学习方法实现交通控制模型的学习能力.对固定周期和变周期两种模式下的单交叉口信号配时优化进行研究,构造了等饱和度优化目标的奖赏函数,建立了等饱和度和延误最小两个优化目标的离线Q学习模型.采用对流量进行离散的方法解决了状态维数爆炸问题.通过算例对建立的4种离线Q学习模型解的结构、最优解的分布进行分析,结果表明相对于在线Q学习模型,离线Q学习模型更适合交叉口信号配时优化.采用“离线学习,在线应用”的方法,将建立的定周期延误最小离线Q学习模型与Webster定周期模型的性能进行对比,总体上前者的车均延误和累积延误低于后者.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢守峰	长沙理工大学交通运输工程学院	22	150	7.0	12.0
2	刘喜敏	长沙理工大学交通运输工程学院	9	81	6.0	9.0
3	韦钦平	长沙理工大学交通运输工程学院	4	54	3.0	4.0