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基于Nash-Stackelberg分层博弈模型的路网交通控制强化学习算法
被引量：
2
1
作者
张尊栋
王岩楠
+2 位作者
刘雨珂
刘小明
尚春琳
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期334-341,共8页
为了解决多交叉口博弈引发的Nash均衡计算复杂度问题,考虑路网中不同交叉口的重要程度和博弈关系,兼顾路网中子区之间及子区内部的交通控制策略,以2个子区内的重要交叉口作为上层博弈主体,次要交叉口作为下层博弈主体,构建了一种Nash-St...
为了解决多交叉口博弈引发的Nash均衡计算复杂度问题,考虑路网中不同交叉口的重要程度和博弈关系,兼顾路网中子区之间及子区内部的交通控制策略,以2个子区内的重要交叉口作为上层博弈主体,次要交叉口作为下层博弈主体,构建了一种Nash-Stackelberg分层博弈(NSHG)模型.然后,提出2种多Agent强化学习算法,即基于NSHG的Q学习(NSHG-QL)算法和基于NSHG的深度Q网络(NSHG-DQN)算法.在实验中,使用NSHG-QL和NSHG-DQN算法在SUMO仿真软件搭建的路网环境中对信号灯进行控制,并与基础博弈模型求解算法进行比较.实验结果表明:NSHG-QL算法和NSHG-DQN算法减少了交叉口内车辆的平均旅行时间和平均时间损失,提高了平均速度;NSHG模型在满足重要交叉口间上层博弈的基础上协调次要交叉口,做出最优策略选择,而且基于分层博弈模型的多Agent强化学习算法能明显提高学习性能和收敛性.
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关键词
计算复杂度
交通控制策略
分层博弈模型
多AGENT强化学习
最优策略
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职称材料
题名
基于Nash-Stackelberg分层博弈模型的路网交通控制强化学习算法
被引量：
2
1
作者
张尊栋
王岩楠
刘雨珂
刘小明
尚春琳
机构
北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室
鲁东大学交通学院
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期334-341,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1601000)
轨道交通控制与安全国家重点实验室(北京交通大学)开放课题基金资助项目(RCS2022K007)。
文摘
为了解决多交叉口博弈引发的Nash均衡计算复杂度问题,考虑路网中不同交叉口的重要程度和博弈关系,兼顾路网中子区之间及子区内部的交通控制策略,以2个子区内的重要交叉口作为上层博弈主体,次要交叉口作为下层博弈主体,构建了一种Nash-Stackelberg分层博弈(NSHG)模型.然后,提出2种多Agent强化学习算法,即基于NSHG的Q学习(NSHG-QL)算法和基于NSHG的深度Q网络(NSHG-DQN)算法.在实验中,使用NSHG-QL和NSHG-DQN算法在SUMO仿真软件搭建的路网环境中对信号灯进行控制,并与基础博弈模型求解算法进行比较.实验结果表明:NSHG-QL算法和NSHG-DQN算法减少了交叉口内车辆的平均旅行时间和平均时间损失,提高了平均速度;NSHG模型在满足重要交叉口间上层博弈的基础上协调次要交叉口,做出最优策略选择,而且基于分层博弈模型的多Agent强化学习算法能明显提高学习性能和收敛性.
关键词
计算复杂度
交通控制策略
分层博弈模型
多AGENT强化学习
最优策略
Keywords
computational complexity
traffic control strategy
hierarchical game model
multi-agent reinfo-rcement learning
optimal strategy
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Nash-Stackelberg分层博弈模型的路网交通控制强化学习算法
张尊栋
王岩楠
刘雨珂
刘小明
尚春琳
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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