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MDP下基于特征表示强化学习的自适应交通信号控制
| 题名： | MDP下基于特征表示强化学习的自适应交通信号控制 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 夏新海； |
| 关键词： | 交通工程；交通信号控制；强化学习；交叉口；特征表示 |
| 摘要： | 将传统强化学习算法应用到交叉口自适应交通信号控制中,存在着维数灾难的问题,即状态和动作空间大小随着交叉口的增加而呈指数增长。因此,将交叉口自适应交通信号控制问题看成马尔科夫决策过程(MDP)问题,通过有效地利用基于特征的状态表示和线性平均函数估计思想,减少了计算复杂度,保证了收敛性。在设置的多交叉口交通环境下,仿真试验表明:在不同的交通需求水平和车流到达分布下,此算法均优于定时控制和传统的强化学习算法,并且其参数θ和学习步数是收敛的。 |
| 期刊名称： | 公路交通科技 |
| 出版年： | 2015 |
| 期： | 01 |
| 页码： | 116-121 |
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