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[期刊论文]
基于Q-learning和BP神经元网络的交叉口信号灯控制
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解决单交叉口信号灯最优控制问题.提出了基于强化学习的信号灯控制系统结构,应用强化学习中Q学习,将信号灯最优控制问题转变成是否切换运行相位的决策问题,提出了采用BP神经元网络实现Q学习的信号灯控制系统.应用微观交通仿真软件PARAMICS进行仿真分析,结果表明该系统能够感知交通流变化,并能够自适应地调整信号灯切换策略,以达到最优的控制效果,该方法是可行的,与定时控制相比具有明显的优势.
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来源 ：
公路交通科技
ISSN： 1002-0268
年份： 2007
期： 7
卷： 24
页码： 99-102
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