CN119495199A 一种基于强化学习的环境感知交通信号控制方法 （重庆邮电大学）_第1页
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文档简介

号一种基于强化学习的环境感知交通信号控本发明涉及一种基于强化学习的环境感知法通过感知环境信息和交通状态，结合道路状2步骤5)：通过网络信息收集某一时刻的天气状况，使步骤9)：将经过训练和优化的交通信号控制策略应用于真实2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的环境感知交通信号控制方法，其特征在3.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的环境感知交通信号控制方法，其特征在4.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的环境感知交通信号控制方法，其特征在5.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的环境感知交通信号控制方法，其特征在3[0004]通过结合强化学习得到的交通信号控制策略，和神经网络感知到的实时环境信[0007]本发明提供一种可以感知实时的环境信息与交通状况，调整信号控制策略的方456[0040]步骤3)、使用M＝<S,A,P,r,γ>来描述交通信号控制问题中的马尔科夫决策过程sim中的迭代行为是一种马尔可夫决策过程MDP，使用Pφ描述模拟环境下的因动作中ti=指通过在Ereal中执行策略πθ收集的第i条行车道状[0049]f[0050]逆模型hu-使用来自Esim的数据进行训练，目的是从当前状态st预测个状态的动作逆模型将正向模型的预测和当前状态中的st+1，使其接近预测的Ereal中的下一个状态从而让模拟中的7[0058]f[0063]逆向模型hs-也由神经网络近似得到，因为目标动作af属于已有工作定义的信号__8[0110]数据收集：实时收集环境感知数据和交通状态数据，并将其输入训练好的DQN模9

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