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城市交通干线的Q-学习控制算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对城市交通干线协调控制的要求,提出了利用Q-学习控制算法和模糊算法的分层递阶控制的方法.采用两层结构,第1层为控制层,针对单个路口,对下一个时间段内路口各个方向的相位饱和度进行预测,并在此基础上计算出下一个时间段内各个路口的周期、各个方向上的绿信比;第2层是协调层,采用Q-学习控制算法对干线各个路口间的相位差进行调整.采用TSIS交通分析软件对由5个路口组成的交通干线进行仿真,Q-学习控制算法与定时控制和遗传算法进行比较,结果表明:Q-学习控制算法具有明显的优越性. 相似文献
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