基于深度强化学习驱动的智能交通信号控制研究

深度强化学习作为高效的机器学习技术,因其在复杂环境下进行决策和优化的能力而被广泛关注。为解决城市交通拥堵问题,探索智能交通信号控制技术的应用优势,以上海市徐汇区沪闵路/漕宝路的冲突优化为例,说明基于深度强化学习的智能交通信号控制技术的应用过程。研究结果表明,基于深度强化学习的智能交通信号控制技术能实现交通流的有效管理和优化,显著提高交通系统的整体性能。研究为相关人员提供实践参考,助力构建更加高效、智能的城市交通网络。