一种基于Agent的单路口交通信号学习控制方法

被引：42

作者：

马寿峰

李英

刘豹

机构：

[1] 天津大学系统工程研究所

[2] 上海交通大学系统工程研究所

来源：

关键词：

智能体; Q-学习; 交通控制;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.51 [];

学科分类号：

摘要：

Agent技术是从分布式人工智能领域中兴起的研究热点 .论文将Agent与经验知识和加强学习方法中Q -学习算法相结合 ,应用到城市交通信号控制领域中 ,解决单个路口的动态实时问题 .通过在仿真环境下的对比 ,证明该方法具有较好的控制效果

引用

页码：526 / 530

页数：5

共 5 条

[1] 一种通用的城市道路交通流微观仿真系统的研究 [J].

马寿峰 ;

贺国光 ;

刘豹 .

[2] 强化学习系统及其基于可靠度最优的学习算法 [J].

俞星星 ;

阎平凡 .

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Introduction: The Challenge of Reinforcement Learning[J] . Richard S. Sutton.Machine Learning . 1992 (3)

[4]

Self-Improving Reactive Agents Based on Reinforcement Learning, Planning and Teaching[J] . Long-Ji Lin.Machine Learning . 1992 (3)

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Technical Note: Q-Learning[J] . Christopher J.C.H. Watkins,Peter Dayan.Machine Learning . 1992 (3)