公路与水路运输论文_基于强化学习的交通情景问 - 汽车与驾驶维修(汽车版)杂志社投稿

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公路与水路运输论文_基于强化学习的交通情景问

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文章摘要:在复杂的交通情景下做出决策是一个热点问题；提出改进的强化学习算法求解交通情景中的出租车路径规划决策问题和交通信号灯控制问题。一方面，通过应用优化的贝尔曼公式和快速Q学习机制、引入经验池技术和直接策略，提出一种改进的强化学习算法（GSQL-DSEP）；另一方面，应用GSQL-DSEP算法分别优化出租车路径规划决策问题中的路径长度、交通信号灯控制问题中的车辆总等待时间。结果显示，相较于Q-Learning、SQL、GSQL、Dyna-Q,GSQL-DSEP在算法性能测试中降低了至少18.8%的误差，在出租车路径规划决策问题中降低了决策路径长度至少约17.4%，在交通信号灯控制问题中降低了车辆总等待时间最大约51.5%。结果表明，相比于对比的算法，GSQL-DSEP对解决交通情景问题更具优势。

文章关键词:

论文分类号:U495;TP181