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基于深度强化学习的城市交通信号控制综述
文献摘要：
传统模型驱动的自适应交通信号控制系统灵活性较低,难以满足当前复杂多变交通系统的控制要求.近年来,深度强化学习方法在城市交通信号控制研究领域得到快速发展,并且与传统方法相比展现出一定的优势.交通信号控制在城市交通管理中起着至关重要的作用,因此,基于深度强化学习的交通信号控制具有较高的研究价值和意义.本文系统地介绍了深度强化学习的基本理论和其应用于交通信号控制系统的发展现状,包含单交叉口独立控制和多交叉口协同控制,并对已有模型和算法的优缺点进行分析.文章主体包括:基于深度强化学习的单交叉口信号控制模型和研究结果,基于深度强化学习的多交叉口协调控制模型和研究结果,以及用于评估交通信号控制模型的仿真环境.最后,总结了基于深度强化学习的交通信号控制系统的开放性问题及其在实际应用方面的挑战,并提出该领域未来的主要发展方向.我们希望本文为智能交通领域的研究学者提供参考的同时能够对交通信号控制的智能化起到积极作用.
文献关键词：
智能交通;交通信号控制;深度强化学习;人工智能;交通仿真环境
中图分类号：
作者姓名：
徐东伟;周磊;王达;丁加丽;魏臣臣
作者机构：
浙江工业大学,网络空间安全研究院,杭州310000;浙江工业大学,信息工程学院,杭州310000
文献出处：
引用格式：
[1]徐东伟;周磊;王达;丁加丽;魏臣臣-.基于深度强化学习的城市交通信号控制综述)[J].交通运输工程与信息学报,2022(01):15-30
A类：
交通仿真环境
B类：
深度强化学习,城市交通信号控制,传统模型,模型驱动,自适应交通信号控制,信号控制系统,系统灵活性,交通系统,强化学习方法,城市交通管理,价值和意义,单交,独立控制,交叉口协同控制,和算,口信,控制模型,协调控制,开放性问题,智能交通,交通领域
AB值：
0.181735
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