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基于异步优势演员-评论家的交通信号控制方法: 收藏
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引用; 《浙江大学学报（工学版）》2024年第8期58卷 1671-1680,1703页; 作者：叶宝林孙瑞涛吴维敏陈滨姚青浙江理工大学信息科学与工程学院浙江杭州310018 嘉兴大学嘉兴市智慧交通重点实验室浙江嘉兴314001 浙江大学工业控制技术全国重点实验室智能系统与控制研究所浙江杭州310027 浙江理工大学计算机科学与技术学院浙江杭州310018; 针对现有基于深度强化学习的交通信号控制方法的模型学习和决策成本高的问题,提出基于异步优势演员-评论家(A3C)算法的单交叉口交通信号控制方法.在模型输入端分别从交叉口和车道2个不同维度构建车辆权重增益网络,对采集的车辆状态信息...; 针对现有基于深度强化学习的交通信号控制方法的模型学习和决策成本高的问题,提出基于异步优势演员-评论家(A3C)算法的单交叉口交通信号控制方法.在模型输入端分别从交叉口和车道2个不同维度构建车辆权重增益网络,对采集的车辆状态信息进行预处理.设计新的奖励机制,提出融合车辆权重增益网络的A3C算法.基于微观交通仿真软件SUMO的仿真测试结果表明,相比于传统的交通信号控制方法和基准强化学习方法,所提方法在低、中、高3种不同的交通流量状态下,均能够取得更好的交通信号控制效益.; 来源：详细信息评论

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