基于深度强化学习的交通灯控制研究开题报告

 2020-02-10 11:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

随着社会经济的发展,城市化和汽车化速度的加快,交通拥挤、交通事故、交通污染、能源短缺等问题已经成为制约我国社会经济全面、协调 、可持续发展的重要因素。目前,解决交通问题的方法通常有两种:一是加强基础设施建设,如提高路网的通行能力、扩建桥梁与道路等外延设施;二是提高交通控制和管理水平,采用先进、有效的智能决策方法,合理使用现有交通设施,充分发挥其能力。近年来,随着信息技术的迅速发展,后一种办法受到了人们的普遍重视。而作为城市道路交通管理的核心部分,城市交通信号配时决策系统是实现城市道路交通流有效运行的重要保障。

对于显著缓解城市路网的交通拥挤问题,自适应交通信号配时决策有很大的应用潜力,而目前其在中国各大城市的应用程度并不高。由于城市路网中各交叉口处的交通流 是相互关联和影响的(特别是在较高饱和度交通条件下),各交叉口控制策略间存在博弈现象。因此为了更有效地进行多交叉口交通信号配时决策,有必要引入协调机制。因此,融合多Agent强化学习和协调机制来进行路网自适应交通信号配时决策研究是多年来的一个热点问题。本文对多Agent强化学习及协调机制研究方法分类、国内外研究现状、存在的问题及未来研究方向进行了探讨,以期促进多Agent强化学习及其协调机制的研 究和其在城市交通信号配时决策中的应用。

国内一些学者如首艳芳、杨兆升、陆化普等、刘智勇进行了有关自适应交通信号配时决策的理论和应用研究,取得了可喜的成果。近年来北京工业大学、清华大学、北京交通大学、上海交通大学等著名高校就多Agent强化学习技术在自适应交通信号配时决策中的应用开展了卓有成效的探索性研究。

国内外学者也已经意识到自适应交通信号配时决策中协渊机制研究的重要性,但研究还不够深入。

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