本文探讨了智能城市中的交通信号优化控制，提出了基于强化学习和深度学习的多种方法。这些方法通过动态调整信号灯，提高交通效率，显著减少车辆等待时间和排队长度。研究表明，去中心化控制策略和自适应奖励机制优于传统算法，能够更好地管理复杂交通情境。