基于深度强化学习的有轨电车信号优先控制

基于深度强化学习的有轨电车信号优先控制基于深度强化学习的有轨电车信号优先控制摘要：随着城市化进程的发展，有轨电车在城市交通中发挥着重要作用。然而，有轨电车往往因为信号控制问题而造成拥堵和延误。本论文提

基于深度强化学习的有轨电车信号优先控制 基于深度强化学习的有轨电车信号优先控制 摘要：随着城市化进程的发展，有轨电车在城市交通中发挥着重要 作用。然而，有轨电车往往因为信号控制问题而造成拥堵和延误。本论 文提出了一种基于深度强化学习的有轨电车信号优先控制方法，旨在通 过智能化控制算法提高有轨电车的运行效率。 关键词：深度强化学习，有轨电车，信号优先控制，智能化控制算 法 1.引言 有轨电车作为一种环保、高效的城市交通工具，在近年来得到了广 泛的推广和应用。然而，在城市道路上由于信号灯的存在，有轨电车往 往需要不断停下等待信号，从而影响其运行效率。因此，如何对有轨电 车信号进行优化控制，以提高其运行效率成为了一个重要的研究问题。 2.相关工作 目前，针对有轨电车信号优先控制问题，也有一些研究进行了初步 探索。其中一种常用方法是基于传统的优化算法，如遗传算法、粒子群 算法等，通过寻找最优信号控制策略来提高有轨电车运行效率。然而， 这些方法往往需要依赖于人工设置的优化目标和参数，缺乏自动化和适 应性。另外一种常用方法是基于模型预测控制技术，通过构建数学模型 预测有轨电车的运行情况，再以此为基础进行信号控制决策。然而，这 些方法往往需要准确的模型参数和实时的数据，限制了其在复杂路况下 的应用。 3.方法介绍 本论文提出了一种基于深度强化学习的有轨电车信号优先控制方 法。具体而言，本方法首先利用交通路况和有轨电车运行数据构建一个 马尔可夫决策过程模型，作为强化学习的环境。然后使用深度神经网络