基于增强学习的城市车辆出行线路规划研究 |
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作者姓名: | 吴胜超 孙仁诚 邵峰晶 |
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作者单位: | 青岛大学计算机科学技术学院 |
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摘 要: | 针对城市车辆出行中复杂多变的交通状况,根据实时的交通拥堵信息,采用增强学习算法对道路选择进行正确决策,基于青岛市交通数据建立仿真实验数据,将纵横交错的城市道路构成庞大的城市交通网,构建增强学习模型。研究结果表明,增强学习算法是一种在线学习算法,能够根据实时的交通拥堵信息,动态地构建一条城市车辆出行路线。并且该路线能够减小交通拥堵,实现交通流量合理分配,为线路优化应用方向提供有价值的参考。
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