深度强化学习驱动的智能交通信号控制策略综述

摘要：

随着城市人口快速增加,私家车数量呈指数级增长,使本已不堪重负的交通系统将承受更大的压力,交通拥堵问题愈加凸显.传统交通信号控制技术难以适应复杂多变的交通情况,数据驱动的方法为基于控制的系统带来了新方向.深度强化学习方法与交通控制系统的结合在自适应交通信号控制中扮演着重要角色.首先,文中综述了智能交通信号控制系统应用的最新进展,对智能交通信号控制方法进行了分类讨论,总结了这一领域的现有工作.其次,采用深度强化学习方法能够有效解决智能交通信号控制中状态信息获取不准确、控制算法鲁棒性差以及区域协调控制能力弱等问题,在此基础上,给出了智能交通信号控制的仿真平台和实验设置概述,并通过实例进行了分析和验证.最后,探讨了智能交通信号控制领域面临的挑战和有待解决的问题,并总结了未来的研究方向.

关键词：智能交通系统、深度强化学习、交通信号控制、多智能体

所属期刊栏目：50

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;河南省科技攻关计划;河南省科技攻关计划;深圳市中央引导地方科技发展专项

在线出版日期：2023-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：159-171