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基于TD方法的单交叉口信号配时优化研究
| 论文题名： | 基于TD方法的单交叉口信号配时优化研究 |
| 关键词： | 配时优化;绿灯时间等饱和度概念;TD学习模型;单交叉口;信号控制方法 |
| 摘要： | 近些年,交通拥挤已成为制约社会经济发展的一个重要因素,越来越受到重视。交通信号控制系统已成为管理路网交通流的重要措施和手段,对其进行优化已成为提高交通运行效率的重要方式。 本文采用强化学习中的TD学习算法对单交叉口信号控制方法进行研究,是利用人工智能理论提高控制系统性能的有益尝试,目的是提出交叉口信号控制的新方法和新思路。 本文对传统的绿灯时间等饱和度概念进行了扩展,提出了分级绿灯时间等饱和度。在此基础上,针对分级绿灯时间等饱和度目标,构造了奖赏函数,采用状态离散方法和模糊方法解决流量状态空间维数爆炸问题,建立了定周期和变周期两种模式下的八种离线TD学习配时优化模型。通过Matlab编程,开发了这八种模型的计算程序,相对于在线TD学习模型,离线TD学习模型更适合交叉口信号配时优化。以一个两相位控制的单交叉口配时优化作为算例,对比分析了八种模型的性能。总体上状态模糊的TD模型优于状态离散的TD模型,变周期模式的离线TD学习模型可以获得解的结构、最优解的分布,这是传统配时理论不具备的。定周期条件下,奖赏分级的效果不明显;变周期条件下,奖赏分级效果明显,交通性能更优。 |
| 作者： | 邵维 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 沈文;卢守峰;李永汉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长沙理工大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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