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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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关键要点
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本研究提出了一种自适应模块化模型（AMM）
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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
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通过模块化和元学习，AMM在目标环境中表现出色
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实验结果证明了AMM的良好实用性和泛化能力
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