Abstract-existerande ineffektiva trafikljus kontroll orsakar många problem, såsom lång fördröjning och slöseri med energi. För att förbättra effektiviteten är det ett måste att ta trafikinformation i realtid som en ingång och dynamiskt justera trafikljustiden i enlighet med detta. När det gäller hur man dynamiskt justerar trafiksignalernas varaktighet delar befintliga arbeten antingen upp trafiksignalen i samma varaktighet eller extraherar begränsad trafikinformation från de verkliga uppgifterna. I detta dokument studerar vi hur vi kan bestämma trafiksignalernas varaktighet baserat på insamlade data från olika sensorer och fordonsnätverk. Vi föreslår en djupt förstärkande inlärningsmodell för att kontrollera trafikljuset. I modellen kvantifierar vi det komplexa trafikscenariot som tillstånd genom att samla in data och dela upp hela skärningspunkten i små rutnät. Tidsändringarna för ett trafikljus är de åtgärder som är modellerade som en beslutsprocess med hög dimension av Markov. Belöningen är den kumulativa tidsskillnaden mellan två cykler. För att lösa modellen används ett konvolutionellt neuralt nätverk för att kartlägga staterna till belöningar. Den föreslagna modellen består av flera komponenter för att förbättra prestandan, såsom duellera nätverk, målnätverk, dubbla Q-lärande nätverk, och prioriterad erfarenhet replay. Vi utvärderar vår modell via simulering i simuleringen av urban MObility (SUMO) i ett fordonsnätverk, och simuleringsresultaten visar hur effektiv vår modell är när det gäller styrning av trafikljus.
Liang m.fl. REF kvantifierade det komplexa trafikmönstret som tillstånd genom att dela hela skärningspunkten i små rutnät.
Deep Reinforcement Learning for Traffic Light Control in Vehicular Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology ( Volume: 68 , Issue: 2 , Feb. 2019 )', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}