| 基于深度强化学习的自适应交通信号控制研究 |
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| 引用本文： | 徐建闽,周湘鹏,首艳芳.基于深度强化学习的自适应交通信号控制研究[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2022(8):24-29. |
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| 作者姓名： | 徐建闽 周湘鹏 首艳芳 |
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| 作者单位： | 1. 华南理工大学土木与交通学院;2. 华南理工大学广州现代产业技术研究院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目(61873098)；;广东省自然科学基金项目(2018A030313250)；;广东省科技计划项目(2016A030305001)； |
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| 摘 要： | 为了提高交通控制算法的适应性和鲁棒性，缓解城市交通拥堵，提出了一种改进的D3QN(dueling double deep Q-network, D3QN)自适应信号控制方法。首先对几种强化学习自适应控制模式进行分析，然后在固定步长动作模式的基础上提出了不定步长动作模式，并构造了一种基于空间占有率的奖励函数；最后使用Sumo软件，对中山市东区街道某交叉口分别在稳定流和随机流场景下进行仿真。仿真结果表明：该方法具有良好的收敛性，有效地降低了延误时间和排队长度。
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| 关 键 词： | 交通工程 交通仿真 自适应控制 交通流 深度强化学习 |
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