专利号：CN115359672A
专利名称：一种数据驱动与强化学习结合的交通区域边界控制方法
申请日：2022/8/19
专利类型：发明申请
战略新兴产业分类：人工智能
项目详情：本发明提供一种数据驱动与强化学习结合的交通区域边界控制方法，涉及智能交通控制技术领域。本发明通过城市路网的交通状态和网络结构划分若干个交通区域，采集交通系统的输入和输出数据，来求解无模型数据驱动下的交通系统边界控制比例，并将计算得到的边界控制动作，执行控制动作下的区域车辆数和平均车流量都记录下来，并且存到经验池D中。根据经验池D中的数据对强化学习的参数进行预训练，将预训练后的强化学习算法再与交通环境进行交互，对交通环境进行进一步的探索，得出最优的边界控制动作。本发明对交通区域进行宏观边界控制，均衡各个区域的交通流量，减少交通拥堵的发生，提高交通路网的运行效率，改善人们的出行体验。
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