强化学习在城市交通信号灯控制方法中的应用

• 作者: 何均宏 刘义
• 来源期刊: 科技导报
• 关键词: 交通信号控制 强化学习 人工智能 通行效率
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 专题:智能交通
• 页码范围: 84-90
• 页数: 7页
• 语种: 中文

摘要

悉尼自适应交通控制系统(SCATS)、绿信比-周期-相位差优化技术(SCOOT)及Smooth采用自适应交通信号灯控制方法,对城市道路目的交通信号灯进行了有效控制.随着深圳城市交通流量急剧增长,深圳交警在自主研发Smooth信号控制式基础上,提出实时、分布式、自适应调控要求,联合创新了人工信号控制方案TrafficGo,探索基于深度神经网络的强化学习,通过在线学习各种流量负荷,实时推理计算信控时段、相位、相序、信号周期、绿信比、相位差,进一步优化了交通信号灯的控制模式.介绍了在交通信号灯控制中运用的强化学习模型,实地测评表明,其取得了一定改进效果.