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251.
相对于传统的交通信号配时决策方法,多Agent 强化学习及其协调方法能更好地适应城市
路网交通环境的变化。为探讨其在城市路网自适应交通信号配时决策中的应用,系统地总结了多
Agent 强化学习及协调机制的研究方法,详细地分析了国内外研究现状,并指出现有研究中存在
的问题,在此基础上对未来研究进行了展望。研究结果表明,既有研究主要针对规模较小的路
网,存在维数灾难问题,强化学习与协调机制结合研究还不够深入,相关学习参数分析不够细
致,仿真环境和情景现实性不强。未来研究可以引入马尔科夫博弈提高决策协调性,嵌入混合交
通流、公交优先等交通管理思想增强决策实用性,引入先验知识及其他学习技术加快学习速度,
融入物联网、主动管理、大数据等先进理念和前沿技术增加决策的实时性,与交通诱导等集成提
升决策的系统性。 相似文献
252.
253.
在交通管理和评价时,信号配时对监测评价路口运行状态,评价路口配时方案至关重要.但是,大范围的实时信号配时方案的获取尚缺乏简明有效的途径.本文提出两种基于移动导航数据计算固定配时路口信号配时的方法.第一种方法是在不考虑驾驶员驾驶行为差异性时,得到路口红灯和车均延误的关系模型,从而计算某相位的红灯时长.另外一种方法是基于车辆通过停止线的时间,结合本文提出的上升梯度法,得到某阶段红灯时长.本文通过实际的路口案例计算,将预测结果和已知路口的信号配时比较,表明此方法计算得到的红绿灯时长准确度较高,为后续进行路口运行状态和通行能力研究提供了数据支持. 相似文献
254.
为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型.该模型以上游交叉口离去流量分布为输入,下游交叉口到达流量分布为输出,时间粒度为5 s.最后,通过实际调查数据标定模型参数并应用模型预测下游交叉口到达流量.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型预测结果能够更好地反映交通流的变化特征,平均预测误差减少了8.3%.成果可用于信号配时优化. 相似文献
255.
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258.
259.
260.