車輛的日益增加導(dǎo)致交通擁堵頻發(fā),使得人們出行時(shí)間明顯增長、車輛燃料消耗和氣體排放量明顯增加,不僅影響了人們出行的舒適度還對環(huán)境造成了巨大的污染,因此交通擁堵問題亟待解決。交通路口是各向交通流的交匯處,也是交通擁堵頻發(fā)的地段之一,因此若能在交通路口進(jìn)行合理、高效地交通燈控制就能有效地預(yù)防和緩解交通擁堵。但是大多數(shù)自適應(yīng)交通燈控制方法只考慮路口的車輛排隊(duì)長度或者交通流量等單一的參數(shù),沒有考慮相鄰路口交通容量對當(dāng)前路口的影響;或者只考慮單路口的交通燈控制沒有考慮與周圍交通燈的協(xié)同控制。對于上述問題本文針對交通路口結(jié)合霧計(jì)算、道路流量處理能力和強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論提出一種基于道路實(shí)時(shí)容量的交通燈控制算法（RTCR）。該算法在端-邊-霧-云平臺上設(shè)定每個(gè)路口對應(yīng)一個(gè)Agent,由于各路口的交通流信息會在霧層進(jìn)行共享,所以各路口可以獲取自己相鄰路口的交通流信息來優(yōu)化自身的交通燈決策。RTCR算法利用道路流量處理能力以及車輛排隊(duì)長度等信息計(jì)算交通燈相位順序。結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的Deep Q-learning Network（DQN）算法、自身路口以及相鄰路口交通流信息共同計(jì)算、優(yōu)化當(dāng)前交通路口的各相位綠燈時(shí)長,... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
英文摘要
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 自適應(yīng)控制系統(tǒng)
        1.2.2 自適應(yīng)交通燈控制算法
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)理論與技術(shù)概述
    2.1 霧計(jì)算
        2.1.1 霧計(jì)算概述
        2.1.2 霧計(jì)算的應(yīng)用
    2.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
        2.2.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本原理
        2.2.2 馬爾可夫決策過程
        2.2.3 Q-learning算法
    2.3 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
        2.3.1 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本原理
        2.3.2 DQN算法
    2.4 交通燈控制基礎(chǔ)理論
    2.5 交通燈控制方式
    2.6 本章小結(jié)
3 基于端-邊-霧-云體系與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的交通燈智能調(diào)控機(jī)制
    3.1 基于端-邊-霧-云體系的交通燈管理系統(tǒng)
    3.2 道路流量處理能力
    3.3 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中DQN算法的交通燈控制機(jī)制
    3.4 本章小結(jié)
4 基于道路實(shí)時(shí)容量的單路口交通燈控制算法
    4.1 單路口控制算法
    4.2 仿真環(huán)境及參數(shù)設(shè)置
        4.2.1 VISSIM與 Python的簡介
        4.2.2 搭建VISSIM-Python仿真平臺
        4.2.3 仿真參數(shù)
    4.3 仿真結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
5 基于道路實(shí)時(shí)容量的多路口交通燈控制算法
    5.1 多路口控制算法
    5.2 仿真環(huán)境及參數(shù)設(shè)置
    5.3 仿真結(jié)果與分析
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間主要研究成果



本文編號：3197140