对城市道路交通进行有效地智能化调控,可以缓解拥堵,缩短出行时间,维护社会稳定,有重要的理论价值和实际意义。为此提出顾及路口压力的多智能体Actor-Critic算法。先设计缓解路口压力的强化学习策略,构建基于深度神经网络的多智能体Acto...对城市道路交通进行有效地智能化调控,可以缓解拥堵,缩短出行时间,维护社会稳定,有重要的理论价值和实际意义。为此提出顾及路口压力的多智能体Actor-Critic算法。先设计缓解路口压力的强化学习策略,构建基于深度神经网络的多智能体Actor-Critic模型,通过Actor-Critic算法生成行动并做出判别。在SUMO(Simulation of Urban Mobility)平台上模拟交通网络,与三种传统交通信号调控算法进行对比。实验结果表明,所提方法使车辆到达数量提升了12%、车辆平均速度提升了5%,优于其它基准算法。展开更多
文摘对城市道路交通进行有效地智能化调控,可以缓解拥堵,缩短出行时间,维护社会稳定,有重要的理论价值和实际意义。为此提出顾及路口压力的多智能体Actor-Critic算法。先设计缓解路口压力的强化学习策略,构建基于深度神经网络的多智能体Actor-Critic模型,通过Actor-Critic算法生成行动并做出判别。在SUMO(Simulation of Urban Mobility)平台上模拟交通网络,与三种传统交通信号调控算法进行对比。实验结果表明,所提方法使车辆到达数量提升了12%、车辆平均速度提升了5%,优于其它基准算法。
