基于深度强化学习的交通信号管控策略.pdf

简介：
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。