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强化学习的红绿灯控制
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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
本研究提出了一种实时交通信号灯控制方法，使用深度 Q 学习和奖励函数，考虑排队长度、延迟、旅行时间和吞吐量，动态决定相位变化。通过在中国杭州的一个路口验证，结果显示该方法显著改善了车辆等待时间、排队长度和总行程时间。
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关键要点
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本研究提出了一种实时交通信号灯控制方法。
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该方法使用深度 Q 学习和奖励函数。
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考虑的因素包括排队长度、延迟、旅行时间和吞吐量。
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方法通过动态决定相位变化来适应当前交通状况。
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在中国杭州的一个路口进行验证。
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结果显示该方法显著改善了车辆等待时间（57.1% 至 100%）。
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排队长度改善幅度为40.9% 至 100%。
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总行程时间改善幅度为16.8% 至 68.0%。
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与传统的固定信号计划相比，该方法效果显著。
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