May, 2017
自适应交通信号控制:深度强化学习算法,带有经验回放和目标网络
Adaptive Traffic Signal Control: Deep Reinforcement Learning Algorithm with Experience Replay and Target Network
Juntao Gao, Yulong Shen, Jia Liu, Minoru Ito, Norio Shiratori
TL;DR本文提出了一种利用深度强化学习算法从实时交通原始数据中自动提取所有有用特征(机器制造的特征)并学习适应性交通信号控制的最优策略,以减少车辆延迟时间的方法,并通过模拟实验结果证明,与其他两种流行的交通信号控制算法相比,我们的算法将车辆延迟缩短了 47%和 86%。