一种深度强化学习交通灯控制方法

    公开(公告)号:CN117708594A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311717211.2

    申请日:2023-12-13

    Inventor: 孔燕 李颖 杨智超

    Abstract: 本发明公开了一种深度强化学习交通灯控制方法,包括以下步骤:(1)对城市内交通网络数据进行预处理;(2)根据预处理后的数据利用Multi‑step DQN算法构建模型;(3)将n个单步的经验进行累加,再利用累加后的经验进行学习;(4)更新Multi‑step DQN的网络参数;(5)将Attentive experience replay与DQN网络相结合,构建深度强化学习模型;(6)将交通数据集、车流数据集导入深度强化学习模型,进行训练,并记录实验结果;(7)比较步骤(2)和步骤(5)中的实验结果;(8)进行可视化展示;本发明与传统控制方法相比,MALight在减少车辆的平均通行时间和提高路口的平均吞吐量做得更好。

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