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文檔簡介
1、相對于單路口控制,區(qū)域交通控制能夠獲得整體最優(yōu)的效果。傳統(tǒng)的區(qū)域交通控制方法需要建立整個區(qū)域交通系統(tǒng)的模型,但由于城市交通系統(tǒng)是一個典型的非線性、動態(tài)時變的、不確定性的復(fù)雜大系統(tǒng),因此建立其精確的數(shù)學(xué)模型非常困難。Q學(xué)習(xí)算法無需模型且能實現(xiàn)在環(huán)境中學(xué)習(xí)控制策略,適合戰(zhàn)略控制,為區(qū)域交通控制提供了新思路。 然而,Q學(xué)習(xí)算法自身還存在一些問題,如學(xué)習(xí)速度慢,動作選取中的擴(kuò)張與探索之間的平衡問題等。為使Q學(xué)習(xí)算法更好地應(yīng)用于區(qū)域交通控
2、制,論文主要在以下方面進(jìn)行了研究: 1.研究了目前幾種常見的Q學(xué)習(xí)改進(jìn)算法,分析了它們在解決上述Q學(xué)習(xí)算法問題上的不足之處,并針對這些不足,提出了一種新的Q學(xué)習(xí)改進(jìn)算法--SA-FQL算法。SA-FQL算法首先將模糊推理系統(tǒng)引入Q學(xué)習(xí),利用模糊推理系統(tǒng)能夠?qū)⑾闰炛R嵌入到模糊規(guī)則的優(yōu)點(diǎn),提高學(xué)習(xí)速度。然后,再引入模擬退火算法的Metropolis準(zhǔn)則,通過算法進(jìn)行過程中溫度等參數(shù)的變化來自動調(diào)節(jié)探索與擴(kuò)張的比例,從而實現(xiàn)探索和擴(kuò)
3、張之間的平衡。 2.研究SA-FQL算法在區(qū)域交通控制中的應(yīng)用,提出一種基于SA-FQL算法的區(qū)域交通控制方法。首先利用SA-FQL算法優(yōu)化區(qū)域的公共周期,然后在給定周期的基礎(chǔ)上再用SA-FQL算法優(yōu)化區(qū)域中各干線相鄰兩路口的相位差,最后根據(jù)交通流量確定各路口的綠信比。 3.介紹了交通仿真軟件TSIS,用VC++6.0編寫RTE接口程序并利用TSIS對本文控制方法、基于Q學(xué)習(xí)算法的控制方法和基于模糊Q學(xué)習(xí)算法的控制方法進(jìn)
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