用于交通信号灯控制的特征表示近似Q学习

摘要：

强化学习通过与环境的交互来学习行为策略.强化学习方法是在线的增量学习,易于实现.文中提出了基于函数近似的强化学习算法,并将其用于自适应交通信号灯控制.基于表格的强化学习需要完全的状态表征,随着车道数和路口数的增加,计算复杂度呈指数增长,即使中小规模的交通网络也很难实现,从而不能应用于实际的交通信号灯控制.因此文中使用基于特征的状态表征来有效地解决维数灾难问题;通过简便的方法获取车流的拥塞等级以及红灯的时长,使用函数近似定义Q值,进而实现高效的自适应控制.在GLD上的仿真实验结果验证了该自适应控制方法的有效性和可行性.

关键词：自适应交通灯控制、强化学习、Q学习

所属期刊栏目：45

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2018-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：143-145,159