城市交通信号控制建模与优化——基于智能计算和深度强化学习
内容简介:本书围绕城市交通信号控制难题,综合运用智能计算与深度强化学习技术展开介绍。开篇阐述了交通拥堵现状及智能交通系统发展背景,梳理了交通信号控制技术的研究现状。接着针对多交叉口信号协同控制,提出半分布式三层框架及相应优化模型与算法;针对传统车流动力学建模局限,引入单智能体深度强化学习方法,创新动作空间、奖励函数等;针对多交叉口信号控制难题,提出新算法并结合平均场理论等机制,解决维度灾难和Q值过估计问题。
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