基于长短期记忆-异步优势动作评判的智能车汇入模型

针对以往强化学习中智能车汇入车流算法训练时间复杂度高、收敛速度慢的问题,提出基于长短期记忆-异步优势动作评判算法的智能车汇入模型。在异步优势动作评判算法的基础上,结合长短期记忆神经网络,有效地解决训练模型时间和模型收敛的问题。试验结果表明,该算法提高了模型收敛速度与汇入成功率,同时降低了时间复杂度,适合汇入车流场景。