[发明专利]一种基于深度强化学习的交通信号控制方法有效
| 申请号： | 202010978481.9 | 申请日： | 2020-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN112216124B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 刘端阳;申思;沈国江;徐卫;刘志;杨曦 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G08G1/08 | 分类号： | G08G1/08;G08G1/07;G08G1/01;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度强化学习的交通信号控制方法，首先采用了近端策略优化和广义优势估计等技术提升了模型的整体性能，其次设计了新的奖励值函数，显著提升了模型的收敛速度，而且，模型生成的信号配时方案相位顺序固定，相邻周期配时差异较小，具有更高的安全性和实用性，最后，训练好的模型可以在实际交通环境中进行持续优化，更好地满足变化的交通需求。基于真实交通流量数据的实验结果表明：该方法能够有效应对平峰和高峰两种流量模式，与其它模型相比，平均排队长度、平均旅行时间和车辆平均延误等常见评价指标明显降低，而且模型收敛的时间也明显缩短。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 交通信号 控制 方法 | ||
【主权项】：
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