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城市交通干线的Q-学习控制算法
被引:3
作者
:
马凤伟
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机构:
五邑大学信息学院
马凤伟
刘智勇
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机构:
五邑大学信息学院
刘智勇
机构
:
[1]
五邑大学信息学院
来源
:
五邑大学学报(自然科学版)
|
2007年
/ 03期
关键词
:
交通干线协调控制;
强化学习;
Q-学习控制算法;
智能体;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP13 [自动控制理论];
学科分类号
:
0711 ;
071102 ;
0811 ;
081101 ;
081103 ;
摘要
:
针对城市交通干线协调控制的要求,提出了利用Q-学习控制算法和模糊算法的分层递阶控制的方法.采用两层结构,第1层为控制层,针对单个路口,对下一个时间段内路口各个方向的相位饱和度进行预测,并在此基础上计算出下一个时间段内各个路口的周期、各个方向上的绿信比;第2层是协调层,采用Q-学习控制算法对干线各个路口间的相位差进行调整.采用TSIS交通分析软件对由5个路口组成的交通干线进行仿真,Q-学习控制算法与定时控制和遗传算法进行比较,结果表明:Q-学习控制算法具有明显的优越性.
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共 12 条
[1]
基于免疫遗传算法的区域交通自适应协调控制
[J].
刘智勇
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;
李水友
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董超俊
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西安交通大学电子与信息工程学院
刘智勇
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邱祖廉
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邱祖廉
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不详
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不详
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闻育
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;
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孙优贤
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Abdulhai, B
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Pringle, R
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Univ Toronto, Dept Civil Engn, Intelligent Transportat Syst Ctr, Toronto, ON M5S 1A4, Canada
Pringle, R
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Karakoulas, GJ
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共 12 条
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基于免疫遗传算法的区域交通自适应协调控制
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刘智勇
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李水友
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李水友
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王媛
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邱祖廉
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不详
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绍兴文理学院工学院
沈国江
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刘翔
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一种基于agent协调的两路口交通控制方法
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新型模糊控制算法在交叉口信号控制中的应用
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Univ Toronto, Dept Civil Engn, Intelligent Transportat Syst Ctr, Toronto, ON M5S 1A4, Canada
Abdulhai, B
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Pringle, R
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机构:
Univ Toronto, Dept Civil Engn, Intelligent Transportat Syst Ctr, Toronto, ON M5S 1A4, Canada
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;
Karakoulas, GJ
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机构:
Univ Toronto, Dept Civil Engn, Intelligent Transportat Syst Ctr, Toronto, ON M5S 1A4, Canada
Karakoulas, GJ
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JOURNAL OF TRANSPORTATION ENGINEERING,
2003,
129
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ITS系统工程导论.[M].贺国光编著;.中国铁道出版社.2004,
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