基于强化学习的车道级可变限速控制策略OA北大核心CSTPCD
Differential Variable Speed Limit Control Strategy Based on Reinforcement Learning
针对高速公路合流区主线各车道交通流运行状况受合流车辆影响的差异性,研究了1种基于强化学习的车道级可变限速(differential variable speed limit,DVSL)控制策略.由于DVSL控制问题存在高维动作空间求解困难,本文利用限速变化值优化动作空间,确定状态空间以及考虑多因素的奖励函数;在求解过程中,使用优质经验回放技术(prioritized experience replay,PER)进行改进,以提高训练效率和模型性能;…查看全部>>
In addressing the challenges posed by variable traffic conditions within highway merging lanes impacted by merging vehicles,a reinforcement learning(RL)model is developed for differential variable speed limit(DVSL)control.Due to the difficulty of solving the DVSL control problem with high-dimensional action space,this paper optimizes the action space by using the speed limit change value,determines the state space as well as the reward function considering m…查看全部>>
白如玉;焦朋朋;陈越;张瑶
北京建筑大学通用航空技术北京实验室 北京 100044北京建筑大学通用航空技术北京实验室 北京 100044北京建筑大学通用航空技术北京实验室 北京 100044北京建筑大学通用航空技术北京实验室 北京 100044
交通运输
智能交通车道级可变限速控制策略强化学习高速合流区异质交通流
intelligent trafficdifferential variable speed limit controlcontrol strategyreinforcement learninghigh-way merging areamixed traffic flow
《交通信息与安全》 2024 (1)
105-114,10
国家自然科学基金项目(52172301)、国家社科基金项目(21ZDA029)、北京市社会科学基金项目(21GLA010)资助
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