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POMDP环境下交通信号自适应控制的策略梯度学习方法

作者:夏新海pomdp强化学习策略梯度交通信号控制

摘要:将交通自适应控制看成是POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)问题,建立交叉口POMDP环境模型,结合值函数法的优点设计解决此问题的策略梯度学习算法。仿真实验与传统方法比较表明,在局部交通较少及高度饱和交通条件下此学习方法具有一定的收敛性和有效性,并对解决自适应交通控制问题具有一定的适用性。

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武汉理工大学学报·信息与管理工程版

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