基于Q学习和动态权重的改进的区域交通信号控制方法

• 作者: 何良华 喻剑 张辰
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 交通运输
• 关键词: Q学习 区域控制 路口权重
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 171-176
• 页数: 6页
• 分类号: U491.5+1
• 字数: 7007字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.8.035

摘要

Q学习在交通信号控制中具有广泛的应用.在区域交通中,基于Q学习的传统区域交通信号控制方法通过agent之间互相交流的方式获取周边路口信息,并作出最有利的决策.传统交通控制方法在大部分情况下具有良好的表现.然而,由于其对周边路口拥堵程度的回馈计算不准确,因此在周边路口堵塞程度相差较大时将出现决策失误,从而导致局部热点拥堵.针对该问题进行分析,并以传统的区域交通信号控制方法为基础,提出一种新的基于Q学习和动态权重的改进的区域交通信号控制方法,引入“路口权重”的概念,通过多目标组合法将其应用于回馈计算,且权重随路口实际交通情况动态改变,解决了易陷入局部热点拥堵的问题.应用仿真软件在3种不同的交通状况下进行模拟,结果表明,所提算法在“拥堵”的状况下较传统控制方法具有更突出的表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何良华	同济大学电子与信息工程学院	20	138	6.0	11.0
2	喻剑	同济大学电子与信息工程学院	10	43	4.0	6.0
3	张辰	同济大学电子与信息工程学院	5	6	1.0	2.0