本文研究了多种自适应交通信号控制方法，提出了基于强化学习的模型DynamicLight和CityLight，旨在提高交通流量和效率。实验表明，这些方法在减少交通拥堵和优化信号控制方面表现优异，尤其在复杂交通环境中展现了良好的适应性和性能提升。

本文探讨了利用深度强化学习优化交通系统控制策略的方法，研究了车辆微观模拟、信号控制和交通流管理，以提高交通效率和减少拥堵。通过仿真和实际数据分析，提出了多种创新策略，显示出在复杂交通环境中的优越性能。