文件名称:
基于Sarsa（λ）的实时交通灯协调控制模型
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文件大小: 996kb
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上传时间: 2021-02-26
详细说明：由于道路上数量众多的车辆的交通需求，经常会出现交通问题。 最大化交通流量和最小化平均等待时间是智能交通控制的目标。 每个路口都希望获得更大的交通流量。 在此过程中，路口形成协调政策以及对相邻路口的约束，以最大化其自身利益。 良好的交通信号定时策略有助于解决该问题。 但是，由于有太多因素会影响交通控制模型，因此很难找到最佳解决方案。 交通信号灯控制器无法从过去的经验中学习，导致他们无法适应交通流量的动态变化。 考虑到实际交通环境的动态特性，可以采用基于强化学习算法的交通控制方法来获得最优的调度策略。提出的基于Sarsa（）的实时交通控制优化模型可以更有效地维护交通信号的定时策略。 基于Sarsa（）的模型获得了车辆的交通成本，该模型考虑了延迟时间，等待车辆的数量以及根据其经验来学习和确定最佳操作的综合饱和度。 实验结果表明，在交通控制方面有了令人鼓舞的改进，表明所提出的模型能够促进实时动态交通控制。
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