基于Markov决策过程的交通信号灯优化

摘要

本文探讨了基于马尔可夫决策过程和深度强化学习的动态交通信号灯优化方法，以应对复杂交通场景下的信号灯配时挑战.传统固定周期信号灯在应对动态交通流量变化时存在明显不足，尤其在高峰时段无法有效适应实时交通需求.研究通过引入车流量数据建立动态优化模型，并结合深度Q学习算法优化绿灯时间分配策略.结果显示，动态优化显著提升了交通通行效率，其中多智能体强化学习方法通过交叉口间协作，大幅减少了平均车辆等待时间，同时提升了全局交通效率.与固定周期配时相比，高峰时段平均等待时间降低约30%,通行速度提升超过15%.此外，无周期约束优化策略展现出更强的灵活性，能够根据实时交通流量动态调整信号灯周期长度，使系统适应性更高.该方法为应对高峰期及复杂交通场景下的信号控制提供了一定的理论和技术支持，同时为智能交通系统设计与应用提供了实践参考.

关键词

马尔可夫决策过程 / 深度强化学习 / 多智能体强化学习 / 动态交通信号灯优化