基于多维时空层递的交通信号分布式强化学习方法

摘要： 信号控制是智能交通系统的重要组成部分，融合人工智能等新技术的信号优化逐渐成为研究热点，具体策略可分为集中式和分布式2类。分布式控制的轻量化状态空间可以有效避免深度强化学习中的维度灾难问题，近年来愈发受到研究者关注。现有的分布式协同控制策略多以图卷积网络或图注意力网络为基础挖掘路口的耦合关系，但对路口状态之间的时空关联性随时变交通流的动态变化特征考虑不足。为此，首先基于门控循环神... （共14页）