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题名用于交通信号灯控制的特征表示近似Q学习
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作者
李旻朔
姚明海
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机构
浙江师范大学数理信息工程学院
浙江工业大学信息工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B11期143-145,159,共4页
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文摘
强化学习通过与环境的交互来学习行为策略。强化学习方法是在线的增量学习,易于实现。文中提出了基于函数近似的强化学习算法,并将其用于自适应交通信号灯控制。基于表格的强化学习需要完全的状态表征,随着车道数和路口数的增加,计算复杂度呈指数增长,即使中小规模的交通网络也很难实现,从而不能应用于实际的交通信号灯控制。因此文中使用基于特征的状态表征来有效地解决维数灾难问题;通过简便的方法获取车流的拥塞等级以及红灯的时长,使用函数近似定义Q值,进而实现高效的自适应控制。在GLD上的仿真实验结果验证了该自适应控制方法的有效性和可行性。
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关键词
自适应交通灯控制
强化学习
Q学习
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Keywords
Adaptive traffic light control
Reinforcement learning
Q-learning
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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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