基于混合域注意力机制的深度强化学习在交叉口信号控制中的应用.pdf

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：HTML

简介：
本文探讨了一种结合了混合域注意力机制的深度强化学习方法，并将其应用于交通交叉口信号控制系统中。通过实验验证，该方法能有效提高道路通行效率和安全性。本段落探讨了一种基于混合域注意力的深度强化学习方法在交叉口信号控制中的应用。通过结合不同领域的优势，该研究旨在提高交通信号控制系统的效果与效率。具体来说，文中提出的方法利用了深度强化学习技术来优化信号灯的时间分配策略，并引入了混合域注意力机制以更好地处理复杂的交通模式和动态变化的交通流量。研究表明，在模拟实验中所提出的控制方法能够有效减少车辆等待时间、降低交通事故发生率以及改善整体道路通行能力。此外，该研究还分析了不同参数配置对系统性能的影响，并提出了一系列优化建议来进一步提升系统的鲁棒性和适应性。总之，这项工作为智能交通信号控制系统的设计提供了一个新的视角和解决方案，有望在未来实际应用中发挥重要作用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于混合域注意力机制的深度强化学习在交叉口信号控制中的应用.pdf

优质

本文探讨了一种结合了混合域注意力机制的深度强化学习方法，并将其应用于交通交叉口信号控制系统中。通过实验验证，该方法能有效提高道路通行效率和安全性。本段落探讨了一种基于混合域注意力的深度强化学习方法在交叉口信号控制中的应用。通过结合不同领域的优势，该研究旨在提高交通信号控制系统的效果与效率。具体来说，文中提出的方法利用了深度强化学习技术来优化信号灯的时间分配策略，并引入了混合域注意力机制以更好地处理复杂的交通模式和动态变化的交通流量。研究表明，在模拟实验中所提出的控制方法能够有效减少车辆等待时间、降低交通事故发生率以及改善整体道路通行能力。此外，该研究还分析了不同参数配置对系统性能的影响，并提出了一系列优化建议来进一步提升系统的鲁棒性和适应性。总之，这项工作为智能交通信号控制系统的设计提供了一个新的视角和解决方案，有望在未来实际应用中发挥重要作用。

深度Q学习代理在交通信号控制中的应用：强化学习...

优质

本研究探讨了将深度Q学习算法应用于城市交通信号控制系统中，通过模拟实验评估其改善道路通行效率和减少车辆等待时间的效果。用于交通信号控制的Deep Q学习代理采用了深入的Q-Learning强化学习方法，在交叉路口选择合适的交通灯相位以最大化交通效率。这段代码源自我的硕士论文，并简化了我研究中使用的代码版本，旨在为希望通过SUMO进行深度强化学习的人提供一个良好的起点。入门指南将帮助您在本地计算机上复制并运行该项目的副本。以下是最简单的步骤，以便您可以轻松地从头开始执行算法： 1. 建议使用配备NVIDIA GPU的电脑。 2. 下载安装Anaconda（用于创建和管理环境）。 3. 安装SUMO软件。 4. 正确配置tensorflow-gpu以避免任何潜在问题。简而言之，您需要在终端中输入命令：`conda create --name tf_gpu`来设置合适的运行环境。希望这个存储库对您的项目有所帮助。

基于深度强化学习的交通信号控制系统.pdf

优质

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。

基于深度强化学习的交通信号时序控制

优质

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。

关于深度强化学习在交通信号灯控制中的应用研究论文

优质

本文探讨了深度强化学习技术在优化城市交通信号控制系统方面的潜力与效果，旨在通过智能算法提高道路通行效率和交通安全。交通问题具有非线性及不确定性的特点，传统算法难以取得良好效果。深度学习模型在处理非线性和时序数据方面表现出色。因此，我们提出了一种基于深度强化学习的信号灯控制系统。该系统包含以下部分：首先利用实时交通数据或仿真环境生成数据；其次通过LSTM循环神经网络预测未来的交通信息；最后采用DDPG深度强化学习算法进行决策。实验结果表明，在多个数据集上此方法具有优越性和泛化能力。

基于注意力机制的分层深度强化学习在自动驾驶换道行为中的应用

优质

本研究探讨了结合注意力机制与分层策略的深度强化学习方法，在模拟环境中优化自动驾驶车辆的换道决策过程。通过提高系统对关键环境因素的关注度，有效提升了驾驶安全性和流畅性。执行安全高效的车道变更是创建全自动驾驶汽车的关键功能之一。尽管最近的技术已经展示了使用深度强化学习实现成功车道跟随行为的能力，但很少有研究关注车辆在道路上与其他车辆交互以进行车道变更的行为。本段落提出了一种分层的深度强化学习（DRL）算法来学习密集交通环境中的车道变化策略。通过将整体行为分解为子策略，可以更有效地掌握快速且安全的变道动作。此外，我们还引入了时空注意机制到DRL架构中，这有助于车辆更加关注周围的动态情况，并促进了更为流畅和自然的车道变更过程。在TORCS模拟器中的实验结果显示，在各种复杂的车道变更场景下，我们的方法均优于现有的深度强化学习算法。

基于深度强化学习的交通信号管控策略.pdf

优质

本文探讨了利用深度强化学习技术优化城市交通信号控制的方法，旨在提高道路通行效率和减少拥堵现象。通过模拟实验验证算法的有效性，并分析其在实际应用中的潜力与挑战。基于深度强化学习的交通信号控制方法一、深度强化学习：这是一种结合了深度学习与强化学习优点的技术。通过使用深层神经网络来近似价值函数或策略函数的方法，能够使系统在复杂环境中做出有效的决策。此技术适用于处理高维度的状态和动作，并能解决延迟奖励的问题。二、分布式强化学习：它是一种基于多个智能体（Agent）的强化学习方法，每个智能体都能独立地与环境进行交互并学会与其他智能体协作以达成共同目标。在交通信号控制领域中，这种策略可以应用于多个交叉路口的协调管理，实现自适应调整和优化。三、深度神经网络：这是一种能够识别复杂数据关系的强大机器学习模型。通过近似价值函数或策略函数的方式，在强化学习场景下发挥关键作用。特别是在交通信号控制系统设计时，该技术有助于开发更有效的控制策略。四、目标网络、双Q网络及价值分布提升方法：这些是深度强化学习中常用的改进机制。其中，“目标网络”用于逼近长期的价值评估；“双Q网络”则专注于提高动作选择的质量和效率。“价值分布提升模型”的引入进一步提升了算法的学习速率与稳定性，在实际应用如交通信号控制方面具有显著优势。五、交通信号控制系统：作为智能城市基础设施的一部分，其主要任务是实时调整各路口的红绿灯状态以缓解拥堵状况。基于深度强化学习的方法能够动态地适应不断变化的城市道路条件，并持续优化通行效率和安全水平。六、SUMO（Urban Mobility仿真工具）: 该平台用于模拟城市交通系统的运行情况，对于评估新的交通控制算法的表现非常有用。七、智能交通系统：这是一个集成多种技术的综合管理系统，旨在提升整体的道路使用体验。除了信号灯管理外还包括实时数据收集与分析等功能模块。深度强化学习的应用可以增强其中的关键环节如流量预测和优化策略制定等部分的功能性。八、信息汇集机制：这是确保整个智能交通网络正常运行的基础架构之一，负责采集并处理各类交通相关的信息流。九、流动趋势预测：通过利用历史数据及实时监测结果来预估未来的车辆移动模式和发展态势，在设计更有效的信号灯控制策略时极为重要。十、流量优化措施: 这种技术手段致力于改善道路通行能力和资源配置效率。在具体实施过程中，可以根据实际交通状况灵活调整各个路口的红绿灯配比以达到最佳效果。

交叉口混合交通流的高维多目标信号优化控制

优质

本文探讨了在复杂交叉口环境下，针对多种类型车辆设计的一种高效、智能的多目标信号控制系统，旨在实现交通流量的最大化与等待时间最小化的双重目标。通过建立高维度模型并运用先进的算法技术进行优化，该系统能够显著提升城市道路网络的整体运行效率及安全性。为了提高我国城市道路交叉口混合交通流智能信号控制的效率,本段落提出了一种基于高维多目标进化算法的交叉口混合交通流信号智能优化控制方法。首先，我们设计并改进了一个新的高维多目标进化算法GRMODE，并在此基础上进行了多项关键技术的创新与完善；其次，我们将此算法应用于交叉口混合交通流中，构建了相应的高维多目标信号优化控制系统模型，并提供了五项性能指标最优的信号控制方案。通过在南京市的实际交叉路口进行仿真实验，结果表明基于GRMODE算法的控制模型能够使机动车平均延误、停车次数、通行能力以及非机动车和行人的等待时间等多项关键性能指标同时达到最佳状态，从而显著提升了交叉口智能信号控制系统的工作效率。

CrowdNav: [ICRA19] 基于注意力的深度强化学习在人群感知机器人导航中的应用

优质

CrowdNav是一项基于ICRA 19的研究成果，它利用注意力机制和深度强化学习技术解决机器人在拥挤环境中自主导航的问题。通过模拟大量行人数据训练模型，使得机器人能够有效避免障碍物，并预测行人的行为路径，确保了复杂环境下的高效安全通行能力。人群导航存储库包含了我们2019年ICRA论文的代码。更多细节请参阅相关论文。对于在拥挤环境中操作的机器人而言，实现高效且符合社会规范的机动性是至关重要的任务，但同时也是极具挑战性的课题。近期研究显示，深度强化学习技术能够帮助机器学习到与人协作的行为策略。然而，在人群规模增加的情况下，这些方法通常会因将问题简化为单一的人机交互而使合作效果减弱。在本项工作中，我们旨在超越一阶的人机互动模型，并更精确地模拟人群—机器人互动（CRI）。为此，我们提出了以下建议：一是重新审视利用自注意力机制的成对互作；二是构建深度强化学习框架以同时处理人机和人际交互。我们的模型能够捕捉密集人群中发生的人与人间的相互作用，这间接影响了机器人的预期表现能力。此外，我们还提出了一种共享关注点的方法，该方法能识别周围人在未来状态中的集体重要性。一系列实验表明，通过这样的设计思路，我们的模型不仅具备预测人类动态的能力，并且在时间效率上也表现出色。

基于PyTorch的VGG网络与GAM注意力机制融合在深度学习图像分类中的应用

优质

本研究探讨了将GAM注意力机制融入VGG网络，并利用PyTorch框架实现该模型，在深度学习领域显著提升了图像分类精度。本段落介绍了一种将全局平均池化注意力（Global Average Pooling with Attention, GAM）模块融入经典卷积神经网络架构VGG的方法。通过自定义的PyTorch类实现了带有GAM机制的VGG模型，以提升图像特征提取能力，并解决原版VGG对重要区域响应不敏感的问题。主要内容包括：结合了GAMAttention和VGG架构的设计、各层之间的连接方式以及验证输入数据维度的具体操作方法。实验中设定分类任务类别为五种，并测试随机输入是否能够成功通过所建立的网络完成前向传播计算。本段落适合熟悉Python编程语言与PyTorch开源机器学习库基础概念，且对卷积神经网路(CNN)结构优化感兴趣的科研工作者和技术爱好者阅读。该方法可以应用于研究如何增强现有CNN模型的效果，在医疗成像识别等领域尤其有用。通过提高模型对于细节的关注度来增加预测精度。建议读者在学习本段落材料时已掌握CNN的基础理论，并尝试跟随代码示例构建模型以加深理解，因为文中涉及深度学习领域的前沿主题之一——注意力机制。