基于强化学习的城市快速路入口匝道信号控制方法研究

摘要：

当下城市快速路早晚高峰主线拥堵现象逐渐常态化,研究如何通过快速路匝道信号控制缓解主线拥堵非常有必要.现设计了一种基于强化学习的快速路入口匝道控制流程,能根据实时交通流检测数据判断主线拥堵状态,下发不同的控制策略.基于元胞自动机构建了快速路仿真器,设计强化学习模型中的奖励值和损失计算函数,利用历史数据对模型进行训练学习,模型能够根据信号方案实际控制效果自动修正相关参数.将该模型和控制流程应用于天津快速路,抽样调查结果表明,快速路主线上的车辆平均速度提高了7.09％.

关键词：快速路、匝道控制、强化学习、仿真模型

在线出版日期：2021-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：83-85