本研究提出一种实时交通信号灯控制方法，使用深度 Q 学习，并结合奖励函数，考虑排队长度、延迟、旅行时间和吞吐量，通过根据当前交通状况动态决定相位变化。通过使用合成和实际交通流数据在中国杭州的一个路口进行验证，结果表明与传统的固定信号计划相比，该方法显著改善了车辆等待时间（57.1% 至 100%）、排队长度（40.9% 至 100%）和总行程时间（16.8% 至 68.0%）。

Aug, 2023

提出了一种基于深度强化学习的信号控制系统，该系统可以根据交通状况动态调整信号并使用重新路由技术平衡道路网络上的车辆，以帮助优化交通流的管理和减少拥堵。

Jun, 2022

本文综述了以深度强化学习（RL）为基础的交通控制应用，并将现有工作按照应用类型、控制模型和研究算法进行分类总结。

May, 2020

提出了一种交通信号控制系统，利用现代深度强化学习方法构建适应性交通信号控制器，通过对作为输入的交通密集信息进行 Q-learning 训练并使用经验回放，与一种单隐藏层神经网络通讯信号控制器相比，实现了平均累计延迟减少 82％，平均队列长度减少 66％，平均旅行时间减少 20％。

Nov, 2016

本文提出了使用强化学习来实时优化交通灯周期的方法，并通过使用 Simulation Urban Mobility 模拟器进行深度 Q 网络算法的训练进行了案例研究。实验结果显示，平均紧急停车数量减少了 44.16％，显示了我们的方法减少交通拥堵和改善交通流的潜力。此外，我们讨论了未来研究和强化学习模型的改进方向。

Feb, 2024

通过车辆与其它物体的通信，联合控制交通信号和车速建议有助于减少交通拥堵，改善交通系统的效能。

Sep, 2023

本论文详细研究采用深度强化学习（RL）算法解决交通拥堵问题，并开发了一个开源框架以评估这些算法在不同的交通模拟环境下的表现。通过考虑一系列外生不确定因素，如需求激增、容量减少和传感器故障等。我们得出了深度强化学习算法在交通控制领域的关键见解，并提出了具体的设计以减轻这些考虑过的外生不确定因素对系统的影响。

Apr, 2019

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％。

May, 2017

本文旨在提出一种使用深度学习 DDPG 算法来优化交通信号灯时序的方法，以应对交通数据信息量大的情况，并在简单和复杂的交通网络测试中获得了良好结果。

Mar, 2017

本文基于强化学习方法提出一种针对城市交叉口交通信号控制的新模型，采用神经网络作为 Q 函数的近似器进行复杂的信号控制，使用开放源代码的交通模拟器 SUMO 进行实验，结果表明该模型能够显著降低排队长度和等待时间，与基准方法相比具有更好的收敛性和泛化性能。

May, 2019