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摘要
高速公路上的交通堵塞造成了道路利用效率低下,并伴随着能源消耗和环境污染问题,因此各种各样的高速公路控制方法应用于缓解交通堵塞。本文提出强化学习型匝道控制模型,该模型以交通流模拟为预测工具,以人工智能的强化学习为最优化选择模型,并具有一定的自主性、有记忆功能和性能反馈功能,且是一种动态的过程。应用JAVA针对不同的交通状态进行模拟再现,模拟结果表明匝道控制模型对于减少交通堵塞具有显著的效果。
关键词
匝道控制
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强化学习
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跟驰理论
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车道变更
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交通模拟
Key words
王兴举, 宫城俊彦
强化学习型匝道控制模型的研究[J].
石家庄铁道大学学报(自然科学版), 2010, 23(02): 104-108 DOI:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2010.02.014