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自适应模块化强化模型用于多城市交通信号控制
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种自适应模块化模型（AMM），旨在解决交通信号控制中强化学习的高实验成本和城市差异问题。通过模块化和元学习，AMM在目标环境中表现出色，实验结果证明了其良好的实用性和泛化能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种自适应模块化模型（AMM）
- AMM旨在解决交通信号控制中强化学习的高实验成本和城市差异问题
- 通过模块化和元学习，AMM在目标环境中表现出色
- 实验结果证明了AMM的良好实用性和泛化能力
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