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利用DQN算法进行交通信号控制，并结合SUMO仿真工具。

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简介：
利用深度Q网络（DQN）构建的交通信号控制系统，并结合SUMO仿真工具进行实现。

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  • 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。
     
  • 利用Matlab仿真通信系统与信号并对算法进行验证.rar
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    本资源提供使用MATLAB仿真通信系统的详细教程及实例代码，涵盖信号处理和多种算法验证，适用于科研与教学。 通信原理的计算机仿真是一项常见且重要的任务，而Matlab凭借其强大的数学工具和函数库，在这一领域显得尤为适用，使得仿真的执行更加便捷高效。以下是一些基于Matlab进行通信原理仿真的示例： 1. 调制解调仿真：利用Matlab提供的多种数字调制解调功能（如QPSK、16QAM、64QAM），用户可以生成相应的调制信号，模拟通过添加噪声来表示实际通信信道的干扰效果。之后进行解调操作，并对比原始信号与经过处理后的结果。 2. 信道编码和解码仿真：在Matlab中存在大量的常用编码及译码算法（例如卷积码、Turbo码以及LDPC码），通过这些工具可以先对信息数据进行编码，加入模拟的噪声后传输。接收端使用对应的解码技术恢复原始的信息，并评估两者之间的一致性。 3. 信道估计仿真：为了补偿通信过程中由于环境因素导致信号失真问题，在发送与接收间需要实施有效的信道估计算法（如最小二乘、LMS和RLS等）。利用Matlab提供的相关函数，可以实现对接收数据的准确估算，并且验证其准确性。
     
  • 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)
     
  • MATLAB中利用重复控制算法对逆变器并网控制进行仿真
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    本研究探讨了在MATLAB环境下应用重复控制算法来优化逆变器并网过程中的稳定性与精度问题，并通过仿真验证其有效性。 该仿真模型采用重复控制算法对逆变器的并网控制进行了详细仿真，有助于理解该算法的工作原理及逆变器的工作机制。
     
  • (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。
     
  • 交通信号灯控制系统设计仿真
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    本项目致力于设计并仿真一种高效的交通信号灯控制方案，旨在优化城市道路的交通流量，减少拥堵和污染，提高交通安全性和通行效率。 交通信号灯作为城市交通管理的关键组成部分，其作用至关重要。随着社会的发展，人们对交通效率和安全性需求的提升，构建一个高效、智能且可靠的交通灯控制系统显得尤为迫切。本设计旨在通过模拟十字路口的交通灯控制，并运用汇编语言及接口技术实现对交通灯的智能化管理。 此次课程设计主要包括以下方面： 1. **红绿灯转换显示**：在本次项目中，我们模拟了一个典型的十字路口场景，东西方向为主干道，南北方向为次干道。每个方向均配置了红色、黄色和绿色三色信号灯。主路通行时间设定为60秒，而辅路由40秒的通行时长。当绿灯即将转换成红灯时，黄灯会提前亮起3秒钟（每秒闪烁一次），作为交通流向切换前的安全过渡。 2. **数码管显示**：为了提高透明度和实时性，项目还设计了通过7段LED数码管以倒计时时钟形式展示东西向与南北向的通行时间。这样行人及驾驶员可以清楚地了解到剩余的通行时间。 3. **可调时长设置功能**：在实际操作中，系统允许根据不同的时间段交通流量的变化适时调整红绿灯转换的时间间隔，从而更好地适应动态变化的城市交通需求。 为了实现上述设计目标，在硬件和软件方面均进行了详细的规划： 1. **硬件架构**：项目基于8086 CPU平台开发，并使用了唐都实验箱进行实际操作。其中，8255并行接口的A口及B口分别负责控制LED灯（交通信号）与7段数码管的时间显示工作；C口高四位用于接收用户输入的手动设置时间值，低四位则连接至数码管LED以实现信息反馈功能。此外，项目还采用了8253定时计数器来生成所需的中断频率，并通过1.19MHz的时钟信号进行精确计时控制。 2. **软件架构**：程序采用汇编语言编写，用于配置和操作8255及8253的工作模式。同时设计了相应的中断服务子程序以响应由8259A中断控制器产生的请求，并实现交通灯定时转换与数码管时间显示功能的协调运作。 通过此项目的设计开发，我们成功构建了一个基础性的交通信号灯模拟控制系统，能够满足基本的城市道路指挥需求的同时具备较高的灵活性和适应性。这不仅有助于提升城市道路交通管理效率，也为进一步探索更加复杂智能的交通管理系统奠定了坚实的基础。
     
  • 交通信号控制参数仿真优化方法探究
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    本研究探讨了交通信号控制参数的仿真优化方法，通过建立模型和算法，旨在提高城市道路交叉口的通行效率与安全性。 为了优化城市交通网络中的信号控制器配时方案并提高道路通行效率、减少交通延误，本段落研究采用递推最小二乘算法（RLS）和同时扰动随机近似法（SPSA）。这些方法用于估计动态OD矩阵，并通过输入各路段的速度-密度模型参数及饱和流量来获得准确的网络状态估计。具体而言，包括各路段的速度、密度、流量以及队列长度等关键指标。 ### 摘要解读与核心知识点解析 本段落探讨了如何优化城市交通网络中的信号控制器配时方案，以提高道路通行效率并减少交通延误。研究采用的主要方法是递推最小二乘算法（RLS）和同时扰动随机近似法（SPSA），并通过这些方法实现动态OD矩阵的估计以及信号控制参数的优化。 #### 递推最小二乘算法（RLS） RLS是一种在线学习算法，能够实时更新模型参数以适应数据变化。在本段落中，该算法用于通过监测交通网络中的流量来估计出行发生地到目的地之间的动态流量分布。这种方法有助于更好地理解交通流特性，并为后续信号控制优化提供准确的数据支持。 #### 同时扰动随机近似法（SPSA） SPSA是一种高效的随机优化技术，在高维空间中特别适用。本段落利用该算法调整信号控制器的配时参数，包括周期、相位差和绿信比等，以实现对车辆平均旅行延误、队列长度或交叉口通过量等性能指标的优化。 #### 速度-密度模型参数及饱和流量标定 为了获得准确的状态估计如路段的速度、密度、流量以及队列长度，研究还进行了速度-密度模型参数和饱和流量的标定工作。这些数据对于建立精确交通流模型至关重要，并直接影响到预测精度。通过调整这些参数可以更准确地模拟不同条件下的交通状况。 #### 仿真系统：DynaCHINA 本段落使用DynaCHINA动态网络交通仿真与分析系统，用于实现OD矩阵估计及各种状态的模拟。该平台支持对多种信号控制策略进行仿真实验并评估其效果，从而选择最佳方案。 #### 实验结果和应用前景 实验结果显示所提出的方法在提高交通效率方面表现良好，并且能够显著减少车辆平均旅行延误时间。与传统软件（如Synchro）相比，本方法能在更大程度上缩短车辆的平均行驶时间。此外，由于其灵活性和鲁棒性特点，这种方法还可应用于更复杂的城市网络中，具有很高的实用价值和发展潜力。 本段落介绍了一种基于RLS及SPSA算法优化交通信号控制参数的方法，不仅能有效估计动态OD矩阵还能通过调整配时策略来改善整体性能。该成果对于解决城市拥堵问题有重要意义，并为智能交通系统的发展提供了新的思路和技术支持。
     
  • 利用遗传算法进行交通信号优化（含Python代码）.zip
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    本资源包含一个使用Python编写的遗传算法程序，旨在优化城市交叉路口的交通信号控制。通过模拟和进化过程改善交通流量，减少拥堵现象，并提高道路通行效率。适合对智能交通系统及遗传算法感兴趣的读者研究与实践应用。 基于遗传算法的交通信号优化（Python代码实现）.zip包含了使用遗传算法来改进交通信号控制系统的相关Python代码。此文件旨在帮助研究者或工程师通过编程方式探索如何利用智能算法提高城市道路网络效率与安全性。
     
  • 利用Matlab进行扩频通信仿真
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    本项目运用MATLAB软件开展扩频通信系统的仿真研究，深入探讨了直接序列扩频和跳频技术的工作原理及其性能评估。通过编程实现信号传输、噪声干扰等场景模拟，为通信系统的设计优化提供了理论依据与实践指导。 基于MATLAB的扩频通信仿真包括发射端Walsh码扩频发射仿真、接收端解扩频接收仿真以及波形展示。