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基于多智能体深度强化学习的交通信号协调控制方法研究.pdf

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    摘要

    随着城市发展加速了街道车辆激增，加剧了交通堵塞问题。针对这一挑战，

    传统的交通信号灯控制方法已经无法有效应对日益复杂的交通环境。然而，近

    年来，深度强化学习技术的快速发展为解决这一问题提供了新的机会。

    首先构建了基于深度强化学习的单交叉口控制模型，精心设计了模型中的

    状态和奖励函数。通过离散状态编码技术，复杂的实时路口交通数据被转化简

    化的形式。具体体现在将车辆的位置、速度和信号灯的状态转化成一维状态向

    量。将交通环境中的车辆等待时间、队列长度、停车次数作为强化学习的奖励

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