基于强化学习的自适应城市交通信号控制方法研究

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2、控制方法研究啤、＇＊４一，，．＊？Ｉ■！？■｝－■＂－Ｊ，、学科专业：计真机科学与技术；年化；２０１２级学号２０１２２１０７５３研究生：王新指菩教师：朱信忠中西分美号；ＴＰ３９１．９论文提交时间；２０巧年５月１２日．Ｊ．，＇Ａ／Ｕ／．－■＂■、，三，一．．．．ＶＶ■－．．皮．．＊？？、，．？、．－Ｖ．，，＇■户—／．，－户，、ｙ＇■ｉ．方‘Ｖ：Ｉ人，＇一■？＇＇＊＇－

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4、ｉｎｅｅｒｉｎｇｇｂｙ迅ｎＷａｎｇＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅ田ｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏ（ｐｇｙ）ＴｈｅｓｉｓＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ｐＰｒｏｆｅｓｓｏｒＸｉｎｚｈｏｎＺｈｕｇＭａ２０１５ｙ基于强化学习的自适应城市交通信号控制方法研究摘要城市道路不断兴建和扩宽，基拙设施建设投入也越来越大，然而城市交通拥堵问题却越来越严重，主要原因是现有的城市交通信号控制ＴＳＣ（ＴｒａｆｉｃＳｉｇｎａｌＣｏｎｔｒｏｌ系统不能充分做到对交通流量的最优控制和管理。因此，如何通过交通）

5、信号的最优控制来设计和优化城市ＴＳＣ系统，成为保障交通安全和畅通、增加道路通斤效率及其缓解交通拥塞问题的关键所在。本文选择基于－ｅｎｔＱｌｅａｍｉｎｇ算法的单Ａｇ控制体系结构，基于分布式－ａｍ－ｅｎｔｔｌｅｉｎ算法的ＭｕｌｔｉＡｅｎｔＧｒｅＬｉｈＤｉｓｒｉｃｔＧＬＤＱｇｇ系统Ｗ及ｇ（）开源仿真平台进行城市ＴＳＣ系统优化研究，主要做了如下工作：（１）设计了基于单路口和井字形区域路口的城市ＴＳＣ系统Ａｇｅｎｔ框架，模一拟城市道路控制。对于城市单路口，通过个智能Ａｇｅｎｔ实时检测每个方向的交

6、－通流数据，交通流数据通过模糊逻辑化ｅａｍｎ，输入设计的单路口Ｑｌｉｇ决策器，－寻得最优控制策略。对于区域交通按制，提出了分布式Ｑｌｅａｍｉｎ法和ＭＡＳｇ算结合的优化控制方式，给出了相邻路口Ａｅｎｔ协调控制模型，实现相邻路口之间ｇ信息共享。－－（２）解决了Ｑｌｅａｍｉｎｇ算法和分布式Ｑｌｅａｍｉｎｇ算法对交通环境状态集Ｓ、动作策略集Ａ、奖惩函数艮等关键问题。状态空间的选择，设计用模糊逻辑来计算排队长度；动作策略集Ａ：增加、保持和减少相位绿好时间：奖惩函数艮Ｗ路口车辆排队长度作为指标，Ｗ

7、车辆排队长度最小为目的。（３－ｅａｍＳＣ）实现了分布式Ｑｌｉｎｇ算法在区域Ｔ系统优化上的运用，解决了区域信号协调控制问题－。分布式ｌｅａｍｉｎＭＡＳ的结合Ｑｇ算法和，实现对城市ＴＳＣ系统最优控制。城市区域交通网络是分布式的多Ａｇｅｎｔ网络，建立了基于分布式－－－ｌｅａｍｎＱｉｇ算法的ＭｕｌｔｉＡｇｅｎｔ模型框架，同时给出了分布式Ｑｌｅａｍｉｎｇ算法设计的详细步骤－。最后分析了基于Ｑｌｅａｍｉｎ算法的单路口城市ＴＳＣ优化和基于分ｇ布式－ＬＤＱｌｅａｍｉｎｇ算法的区域ＴＳＣ化化的算法性能。在Ｇ中，对随机

8、配时，固Ｉ－－－ｒａｆｉｃ－ｃｏｎｏＴＣＣＧ定配Ｂｔ，Ｌｏｎｇｅｓｔｕｅｕｅ，Ｔｔｒｌｌｅｒｌｌ，ＡＪ１、Ｑｌｅａｍｉｎ算法和分ｑ（）ｇ－－ｌｅａｍｉｎ布式Ｑｌｅａｍｉｎ法优化性能进行了模拟验证分析，实验结果表明了Ｑｇｇ算－。算法和分布式Ｑｌｅａｍｉｎ法在城市ＴＳＣ系统优