基于深度Q网络的智能交通信号灯控制策略设计与实践.docxVIP

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2025-09-22 发布于广东
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基于深度Q网络的智能交通信号灯控制策略设计与实践

一、内容简述

随着城市化进程的加速和交通流量的日益增长，交通信号灯控制策略的优化成为提高道路通行效率和减少拥堵的关键环节。传统的交通信号灯控制方法多依赖于固定时序或简单的人为调整，难以适应动态变化的交通环境。为了解决这一问题，本文档提出了一种基于深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）的智能交通信号灯控制策略，通过机器学习方法实现信号灯的动态优化。

研究背景与意义

交通信号灯作为城市交通管理的核心工具，其控制策略直接影响道路通行效率和行人安全。传统的固定时序控制难以应对流量波动和突发事件，而自适应控制策略（如基于规则的系统或遗传算法