文献类型：期刊文章

作　　者：徐建闽[1] 周湘鹏[1] 首艳芳[2]

XU Jianmin;ZHOU Xiangpeng;SHOU Yanfang(School of Civil and Transportation Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,China;Guangzhou Institute of Modern Industrial Technology,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,China)

机构地区：[1]华南理工大学土木与交通学院,广东广州510640 [2]华南理工大学广州现代产业技术研究院,广东广州510640

出　　处：《重庆交通大学学报（自然科学版）》

基　　金：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)。

年　　份：2022

卷　　号：41

期　　号：8

起止页码：24-29

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

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。

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  

分 类 号：U491.51[物流管理与工程类]