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改进Deep Q Networks的交通信号均衡调度算法
1
作者
贺道坤
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第4期135-140,共6页
为进一步缓解城市道路高峰时段十字路口的交通拥堵现象,实现路口各道路车流均衡通过,基于改进Deep Q Networks提出了一种的交通信号均衡调度算法。提取十字路口与交通信号调度最相关的特征,分别建立单向十字路口交通信号模型和线性双向...
为进一步缓解城市道路高峰时段十字路口的交通拥堵现象,实现路口各道路车流均衡通过,基于改进Deep Q Networks提出了一种的交通信号均衡调度算法。提取十字路口与交通信号调度最相关的特征,分别建立单向十字路口交通信号模型和线性双向十字路口交通信号模型,并基于此构建交通信号调度优化模型;针对Deep Q Networks算法在交通信号调度问题应用中所存在的收敛性、过估计等不足,对Deep Q Networks进行竞争网络改进、双网络改进以及梯度更新策略改进,提出相适应的均衡调度算法。通过与经典Deep Q Networks仿真比对,验证论文算法对交通信号调度问题的适用性和优越性。基于城市道路数据,分别针对两种场景进行仿真计算,仿真结果表明该算法能够有效缩减十字路口车辆排队长度,均衡各路口车流通行量,缓解高峰出行方向的道路拥堵现象,有利于十字路口交通信号调度效益的提升。
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关键词
交通信号调度
十字路口
Deep
Q
Networks
深度强化学习
智能
交通
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题名
改进Deep Q Networks的交通信号均衡调度算法
1
作者
贺道坤
机构
南京信息职业技术学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第4期135-140,共6页
基金
2019年江苏省高等教育教改研究立项课题(2019JSJG557)。
文摘
为进一步缓解城市道路高峰时段十字路口的交通拥堵现象,实现路口各道路车流均衡通过,基于改进Deep Q Networks提出了一种的交通信号均衡调度算法。提取十字路口与交通信号调度最相关的特征,分别建立单向十字路口交通信号模型和线性双向十字路口交通信号模型,并基于此构建交通信号调度优化模型;针对Deep Q Networks算法在交通信号调度问题应用中所存在的收敛性、过估计等不足,对Deep Q Networks进行竞争网络改进、双网络改进以及梯度更新策略改进,提出相适应的均衡调度算法。通过与经典Deep Q Networks仿真比对,验证论文算法对交通信号调度问题的适用性和优越性。基于城市道路数据,分别针对两种场景进行仿真计算,仿真结果表明该算法能够有效缩减十字路口车辆排队长度,均衡各路口车流通行量,缓解高峰出行方向的道路拥堵现象,有利于十字路口交通信号调度效益的提升。
关键词
交通信号调度
十字路口
Deep
Q
Networks
深度强化学习
智能
交通
Keywords
Traffic Signal Scheduling
Road Intersection
Deep Q Networks
Deep Reinforcement Learning
Intel⁃ligent Transportation
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
V412.4 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
V448.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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1
改进Deep Q Networks的交通信号均衡调度算法
贺道坤
《机械设计与制造》
北大核心
2025
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