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基于强化学习的自适应交通信号控制
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过交通流理论和机器学习，提出了一种数据驱动和免费模拟器的交通信号控制框架。利用历史交通数据构建奖励推断模型，通过离线学习信号控制策略。实验证明该方法性能卓越，具有实际应用性。
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关键要点
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提出了一种数据驱动和免费模拟器的交通信号控制框架(D2TSC)。
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结合交通流理论和机器学习进行交通信号控制。
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利用历史交通数据构建奖励推断模型。
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通过粗粒度的交通数据推断奖励信号。
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使用样本高效的离线强化学习方法学习信号控制策略。
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实验证明该方法在传统方法和离线强化学习基准上表现卓越。
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该方法具有更好的实际应用性。
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