广西科技大学学报

2011, v.22(02) 1-5+15+6

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基于多智能体团队强化学习的交通信号控制
Urban Traffic Signal Control Based on Multi-agent Team Reinforcement Learning Methods

李春贵;周坚和;孙自广;王萌;张增芳;

摘要(Abstract):

城市的区域交通信号协调系统是一个十分复杂的系统,难以建立准确的数学模型,通过引入主-从式团队强化学习方法于区域交通信号协调控制,就可以根据实时的交通状态信息动态来进行决策,自动地适应环境以便取得更好的控制效果.由于问题状态空间太大且难以直接存储和表示,采用径向基函数神经网络进行值函数近似.通过训练自适应非线性处理单元,达到较好的近似表示效果,解决了多个交叉路口的交通信号协调控制问题.通过仿真实验,结果表明该方法的控制效果明显优于单点控制策略.

关键词(KeyWords): 多智能体团队学习;交通信号控制;强化学习;值函数近似;径向基函数神经网络

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 广西科技攻关计划项目(桂科攻0992006-13)资助

作者(Author): 李春贵;周坚和;孙自广;王萌;张增芳;

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参考文献(References):

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