基于单智能体强化学习的交通信号控制方法研究与应用

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究现状

1.3 交通信号控制基本概念

1.4 本文的主要工作和组织结构

1.4.1 主要工作

1.4.2组织结构

2 强化学习及其在交通信号自动控制中的应用

2.1 强化学习简介

2.1.1 强化学习及其发展

2.1.2 强化学习分类

2.2 强化学习用于交通信号自动控制

2.2.1 交通建模

2.2.2 基于交通建模的强化学习用于交通信号自动控制

2.2.3 强化学习方法的应用现状与问题

2.3 本章小结

3 基于Q学习的交通信号控制算法

3.1 马尔科夫决策过程

3.1.1 马尔科夫决策过程介绍

3.1.2 值函数及贝尔曼最优公式

3.2 Q学习算法

3.2.1 MDP的求解算法

3.2.2 深度 Q学习

3.2.3 交通信号自动控制中的深度 Q学习算法

3.2.4 深度 Q学习算法的改进

3.3 本章小结

4 基于单智能体强化学习的多路口交通信号自动控制方法

4.1 仿真环境介绍

4.1.1 多路口及车辆数据介绍

4.1.2 各个交通信号灯相位要求

4.2 强化学习算法部分介绍

4.2.1 深度强化学习算法模型

4.2.2 状态设置与动作约束

4.3 仿真实验与结果比较

4.3.1 实验参数与结果

4.3.2 与其他模型的比较

4.4 本章小结

5 基于单智能体强化学习的交通信号控制系统设计与实现

5.1 主要功能设计

5.2 基于单智能体强化学习的交通信号控制系统介绍

5.2.1 用户界面介绍

5.2.2 交互流程演示

5.3 本章小结

6 总结与展望

6.1 本文总结

6.2 问题与展望

致谢

参考文献

附录