【摘 要】
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Q学习在交通信号控制中具有广泛的应用。在区域交通中,基于Q学习的传统区域交通信号控制方法通过agent之间互相交流的方式获取周边路口信息,并作出最有利的决策。传统交通控
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Q学习在交通信号控制中具有广泛的应用。在区域交通中,基于Q学习的传统区域交通信号控制方法通过agent之间互相交流的方式获取周边路口信息,并作出最有利的决策。传统交通控制方法在大部分情况下具有良好的表现。然而,由于其对周边路口拥堵程度的回馈计算不准确,因此在周边路口堵塞程度相差较大时将出现决策失误,从而导致局部热点拥堵。针对该问题进行分析,并以传统的区域交通信号控制方法为基础,提出一种新的基于Q学习和动态权重的改进的区域交通信号控制方法,引入＂路口权重＂的概念,通过多目标组合法将其应用于回馈计算,且权重随
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