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基于Shapley值拥堵归因与多智能体深度强化学习的交通信号控制优化方法

车倩 王群 王义晶 刘晓 王万元 宋沫飞

南京大学学报(自然科学版)2026，Vol.62Issue(1)：P.59-68,10.
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南京大学学报(自然科学版)2026，Vol.62Issue(1)：P.59-68,10.DOI:10.13232/j.cnki.jnju.2026.01.006

基于Shapley值拥堵归因与多智能体深度强化学习的交通信号控制优化方法

车倩 1王群 1王义晶 2刘晓 3王万元 3宋沫飞3

作者信息

  • 1. 江苏警官学院计算机信息与网络安全系,南京210031
  • 2. 军事科学院战略评估咨询中心,北京100091
  • 3. 东南大学计算机科学与工程学院,南京211189
  • 折叠

摘要

关键词

交通信号控制/信用分配/Shapley值/深度强化学习/拥堵归因

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

车倩,王群,王义晶,刘晓,王万元,宋沫飞..基于Shapley值拥堵归因与多智能体深度强化学习的交通信号控制优化方法[J].南京大学学报(自然科学版),2026,62(1):P.59-68,10.

基金项目

国家自然科学基金(12201619) （12201619）

江苏省产业前瞻与关键核心技术重点项目(BE2021001) （BE2021001）

山东省自然科学基金(ZR2023MA031) （ZR2023MA031）

江苏省高等学校自然科学研究面上项目(25KJB520007)。 （25KJB520007）

南京大学学报(自然科学版)

0469-5097

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