干线动态协调控制的深度Q网络方法

• 作者: 郭瑝清 陈锋
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 城市交通 干线协调控制 深度Q网络 双重深度Q网络 基于竞争架构深度Q网络
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: ITNS主题专栏:人工智能技术
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 3642字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.06.001

摘要

为有效降低城市交通干线的车均延误与停车次数,将深度 Q 网络引入干线协调控制,给出了一种干线动态协调控制的 DDDQN(Dueling Double Deep Q Network)方法.该方法结合双重深度 Q 网络与基于竞争架构深度 Q 网络,并将干线作为整体处理,通过深度神经网络挖掘干线各交叉口协调控制的相关性,基于 Q 学习进行交通信号控制决策.通过仿真实验,在近饱和流量和干线存在初始排队的情况下,将DDDQN 方法与现有绿波方法,以及经典深度 Q 网络、双重深度 Q 网络、基于竞争架构深度 Q 网络的干线协调控制算法进行对比,实验结果表明基于 DDDQN 的干线动态协调控制算法性能优于其他四种方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈锋	中国科学技术大学信息科学技术学院	95	1887	22.0	41.0
5	郭瑝清	中国科学技术大学信息科学技术学院	1	0	0.0	0.0