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基于强化学习的改进NSGA-Ⅱ算法的城市快速路入口匝道控制
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作者 陈娟 郭琦 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期666-680,共15页
为了缓解城市快速路拥堵和尾气排放问题,提出了基于竞争结构和深度循环Q网络的改进非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ based on dueling deep recurrent Q network, DRQN-NSGA-Ⅱ).该算法结合了基于竞争... 为了缓解城市快速路拥堵和尾气排放问题,提出了基于竞争结构和深度循环Q网络的改进非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ based on dueling deep recurrent Q network, DRQN-NSGA-Ⅱ).该算法结合了基于竞争结构的深度Q网络(dueling deep Q network, Dueling DQN)、深度循环Q网络(deep recurrent Q network, DRQN)和NSGA-Ⅱ算法,将Dueling DRQN-NSGA-Ⅱ算法用于匝道控制问题.除了考虑匝道车辆汇入以提高快速路通行效率外,还考虑了环境和能源指标,将尾气排放和燃油消耗作为评价指标.除了与无控制情况及其他算法进行比较之外, Dueling DRQN-NSGA-Ⅱ还与NSGA-Ⅱ算法进行了比较.实验结果表明:与无控制情况相比,本算法能有效改善路网通行效率、缓解环境污染、减少能源损耗;相对于无控制情况,总花费时间(total time spent, TTS)减少了16.14%,总尾气排放(total emissions, TE)减少了9.56%,总燃油消耗(total fuel consumption, TF)得到了43.49%的改善. 展开更多
关键词 匝道控制 基于竞争结构的深度q网络 深度循环q网络 非支配排序遗传算法
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