基于深度强化学习的有轨电车信号优先控制

被引：15

作者：

王云鹏 ^{[1
]}

郭戈 ^{[2
,3
]}

机构：

[1] 大连理工大学控制科学与工程学院

[2] 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

[3] 东北大学秦皇岛分校控制工程学院

来源：

自动化学报 | 2019年 / 45卷 / 12期

关键词：

有轨电车; 信号优先; 马尔科夫决策过程; 深度强化学习;

D O I：

10.16383/j.aas.c190164

中图分类号：

U482.1 [有轨电车]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

现有的有轨电车信号优先控制系统存在诸多问题,如无法适应实时交通变化、优化求解较为复杂等.本文提出了一种基于深度强化学习的有轨电车信号优先控制策略.不依赖于交叉口复杂交通建模,采用实时交通信息作为输入,在有轨电车整个通行过程中连续动态调整交通信号.协同考虑有轨电车与社会车辆的通行需求,在尽量保证有轨电车无需停车的同时,降低社会车辆的通行延误.采用深度Q网络算法进行问题求解,并利用竞争架构、双Q网络和加权样本池改善学习性能.基于SUMO的实验表明,该模型能够有效地协同提高有轨电车与社会车辆的通行效率.

引用

页码：2366 / 2377

页数：12

共 12 条

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