Adaptive Modular Reinforcement Model for Multi-City Traffic Signal Control

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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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