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本研究比较了多智能体强化学习(MARL)与传统固定时间信号控制在交通信号优化中的效果。结果表明,MARL显著降低了平均等待时间,提高了通行能力,显示其在城市交通管理中的重要潜力。

A Comparative Study of Multi-Agent Reinforcement Learning and Fixed-Time Control for Traffic Signal Optimization: A Simulation Study

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-20T00:00:00Z
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