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基于SUMO的交通信号控制强化学习环境。兼容Gymnasium、PettingZoo及主流RL库_MHP-2022.zip

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简介：
本作品提供了一个基于SUMO的交通信号控制强化学习环境，支持Gymnasium和PettingZoo接口，适配多种主流机器学习框架。(_MHP-2022) 使用SUMO的交通信号控制强化学习环境与Gymnasium、PettingZoo和流行的RL库兼容。文件名为_MHP-2022.zip。

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  • 基于SUMO的交通信号控制强化学习环境。兼容Gymnasium、PettingZoo及主流RL库_MHP-2022.zip
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    本作品提供了一个基于SUMO的交通信号控制强化学习环境，支持Gymnasium和PettingZoo接口，适配多种主流机器学习框架。(_MHP-2022) 使用SUMO的交通信号控制强化学习环境与Gymnasium、PettingZoo和流行的RL库兼容。文件名为_MHP-2022.zip。
     
  • Sumo-rl：简易接口，实现通过SUMO创建交通信号控制的强化学习环境，兼容OpenAI Gym Env及RL...
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    Sumo-rl提供了一个易于使用的界面，用于在SUMO仿真平台中构建交通信号控制的强化学习环境，并与OpenAI Gym Env和多种RL算法无缝集成。 相扑SUMO-RL提供了一个简单的界面来实例化用于交通信号控制的强化学习环境。主类继承了特定的基础类。如果使用参数single-agent=True进行实例化，则其行为类似于常规单智能体系统，但支持多代理强化学习与gym.Env和流行的RL库（如）一起使用，并且易于定制：状态和奖励定义可以轻松修改。 安装最新版本的SUMO： ```shell sudo add-apt-repository ppa:sumo/stable sudo apt-get update sudo apt-get install sumo sumo-tools sumo-doc ``` 不要忘记设置环境变量SUMO_HOME（默认路径为/usr/share/sumo）。 该存储库的目标是提供一个简单的界面，以便与使用SUMO的交通信号控制强化学习一起工作，并支持多代理RL。
     
  • SUMO-Environment：单路口交通信号灯控制的SUMO演示环境
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    SUMO-Environment是一款专为单路口交通信号灯控制系统设计的仿真平台，基于SUMO软件开发，用于优化交通流量和减少拥堵。 SUMO-Environment是一个单路口交通信号灯控制的SUMO环境demo安装说明如下： 使用命令行安装最新版SUMO： 1. 添加官网最新版本的源：`sudo add-apt-repository ppa:sumo/stable` 2. 更新软件列表：`sudo apt-get update` 3. 安装：`sudo apt-get install sumo sumo-tools sumo-doc` 关于main.py脚本运行说明： 运行脚本后，会自动弹出SUMO的GUI界面。在弹出界面中，请先修改右上方工具栏中的Delay为非零数（否则仿真会瞬间完成而看不到过程），数值越大仿真越慢，可以设置为100开始尝试。 点击左上方绿色箭头即可启动仿真，使用鼠标滚轮缩放视图或按住左键拖动来调整视角查看细节。 关于如何获取仿真数据： 例如：`print(红绿灯路口西侧排队车辆数目:`, traci.lanearea.getJamL)
     
  • (源码)利用SUMO与强化学习构建的交通信号控制方案.zip
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    本项目提供了一种基于SUMO仿真平台和强化学习算法的智能交通信号控制系统。通过训练模型优化交叉路口信号灯切换策略，有效缓解交通拥堵问题，提升道路通行效率。 # 基于SUMO和强化学习的交通信号控制系统 ## 项目简介 本项目利用SUMO（Simulation of Urban Mobility）与QLearning算法实现智能控制交通信号灯的目标，通过在虚拟环境中模拟真实场景来优化交通流量。 ## 主要特性和功能 1. SUMO环境模型：借助SUMO工具创建复杂的道路网络和行驶路线文件，以仿真现实世界中的交叉路口状况。 2. 强化学习机制：采用QLearning算法训练智能体，使其能够根据从环境中获得的反馈调整信号灯控制策略，从而优化交通流性能。 3. 探索与利用平衡：应用Epsilon贪婪探索方法来指导智能体在寻求最佳行动方案的同时进行新的尝试和发现。 4. 动态交互学习过程：让智能体在SUMO构建的虚拟环境中不断试验不同的操作，并根据观察到的结果更新其决策模型，以适应交通状况的变化。 5. 数据记录与分析：将每次模拟实验的数据输出至CSV文件中，便于进一步评估系统效能并进行算法优化。
     
  • 基于深度强化学习的交通信号时序控制
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    本研究采用深度强化学习技术优化城市交叉路口的交通信号控制系统，以实时调整信号时序，有效缓解交通拥堵，提高道路通行效率。 通过深度强化学习优化交通信号时间的最新研究显示，可以构建一个专门用于控制交通信号的强化学习系统。在这个系统中，将由信号机、检测器组成的交通控制系统视为“智能体”，而人车路环境则被视为“环境”。具体操作流程为：传感器从环境中收集观测状态（例如车辆流量、行驶速度和排队长度等信息），并将这些数据传递给信号机；信号控制系统根据接收到的状态选择最优动作执行，比如保持当前相位的绿灯或切换到红灯。系统还会对所采取行动的效果进行反馈评价，如使用排队长度作为回报函数来衡量效果，并据此调整评分系统的参数设置。这一过程形成一个闭环循环，在实践中不断学习和改进交通信号控制策略。
     
  • 基于深度强化学习的交通信号控制系统.pdf
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    本文探讨了一种利用深度强化学习技术优化城市交通信号控制的方法，旨在提升道路通行效率与减少交通拥堵。通过智能算法调整红绿灯时序，以适应实时交通流量变化，有效提高交通流畅度和安全性。 基于深度强化学习的交通信号灯控制研究旨在创新现有的交通信号控制系统，并利用深度学习模型的强大数据处理能力来应对非线性和时间序列性问题。 1. 交通信号灯控制挑战：随着城市的发展和对交通工具需求的增长，交通拥堵、事故率上升等问题日益严重。传统的SCATS、SCOOT等系统无法有效解决随机事件的响应难题，也无法考虑多个交叉口间的强耦合关系，导致整体路网优化难以实现。 2. 深度学习在信号灯控制中的应用：深度学习模型擅长处理非线性和时序性强的问题，并适合于交通数据的分析和预测。本研究提出了一种基于深度强化学习的新型控制系统，采用深度学习技术来预测未来交通状况并据此调整信号配时。 3. 深度强化学习原理：该方法结合了强化学习与深度学习的优势，通过模拟决策过程进行策略优化。其中DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）模型被用于本研究中，它将确定性策略梯度和深度学习相结合，并特别适用于连续型控制任务如信号灯时长调整。 4. RNN及LSTM的应用：循环神经网络能够处理序列数据，适合于分析交通状况的时间依赖特性；而改进后的LSTM则能更好地利用历史信息解决长时间的预测问题。本研究中首先使用了基于RNN和LSTM的组合模型来预测未来情况，并将结果输入到DDPG系统以做出相应的控制决策。 5. 预测与决策结合：通过对未来的交通情况进行准确预报，再经由深度强化学习算法进行信号灯配时优化，这一机制能够显著提高系统的响应速度及处理突发状况的能力。 6. 仿真测试验证：为了评估新提出的控制系统的效果，研究人员使用了开源的交通数据集来模拟真实环境，并利用这些信息对系统进行了全面测试以确保其有效性和合理性。 7. 系统优势：对比传统方法及其他深度强化学习方案，本研究开发的方法具有更高的实时性与灵活性，在应对突发状况和处理路口间强耦合关系方面表现更佳。同时通过预测模型的辅助训练提升了决策网络解决问题的能力。 8. 结论：这项基于深度强化学习技术的研究展示了交通信号控制智能化的可能性，并为解决城市中的交通拥堵问题开辟了新路径，对智能交通系统的未来发展具有重要参考价值。
     
  • 基于多智能体强化学习的交通信号优化控制.pdf
    优质
    本文探讨了利用多智能体强化学习技术来实现城市交通信号系统的智能化与优化控制。通过模拟和实验分析，提出了一种有效的算法模型以提高道路通行效率及减少车辆等待时间。 在城市交通环境中，准确预测交通流较为困难，因为多个交叉路口的存在使得预设的交通控制模型之间相互作用复杂且难以协调，在所有情况下都无法保持高性能的预测效果。鉴于强化学习具备自主学习的能力，本段落提出了一种基于多智能体强化学习的交通信号控制系统方法。该系统无需依赖预设控制模型，而是让协作代理根据实时交通状况自动学习最优控制策略。实验结果表明了这种方法的有效性和可行性。
     
  • 基于DQN的交通信号控制系统（Python+SUMO）
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    本项目采用Python结合SUMO平台，利用深度强化学习中的DQN算法优化城市交叉路口交通信号控制策略，以实现更高效的车辆通行和减少拥堵。 基于DQN的交通信号控制是利用Python编程语言结合SUMO（Simulation of Urban MObility）工具进行的一种智能交通系统研究方法。该方法通过深度强化学习技术优化城市道路交叉口的信号灯控制系统，以提高交通流畅性和减少拥堵情况的发生。
     
  • 基于 Deep Q-Learning 的交通信号灯强化学习与交通流量预测
    优质
    本研究采用深度Q学习算法优化交通信号控制，并结合机器学习模型进行交通流量预测，旨在提高道路通行效率及减少拥堵。 使用SUMO仿真结合强化学习中的Deep Q-Learning方法适合本科阶段的机器学习入门学习。