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基于分布式Q学习的区域交通协调控制的研究
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摘要：
介绍了强化学习和分布式Q学习的基本思想,并将分布式Q学习应用到区域交通协调控制中,通过对其进行研究和分析,提出一种适合于区域交通协调控制的奖惩函数和权值函数.在微观交通仿真软件Paramics上对控制算法进行仿真实验,实验结果说明基于分布式Q学习的区域交通协调控制算法的效果优于传统的定时控制,从而也验证了奖惩函数以及权值函数的有效性.
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英文标题
Urban Traffic Coordination Control Based on Distributed Q-Learning
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TP391.6
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WF:perioarticalwhjtkjdxxb200706047
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中文
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2006，交通与计算机
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来源 ：
武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
ISSN： 1006-2823
年份： 2007
期： 6
卷： 31
页码： 1121-1124
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