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基于移动控制代理技术的交叉口交通信号控制算法下载
weixin_39821228
2019-05-14 05:30:17
基于移动控制代理技术和“当地简单,远程复杂”的控制思想,提出了一种新型的交叉口交通信号控制算法。
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//download.csdn.net/download/yilinscau/2204148?utm_source=bbsseo
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基于移动控制代理技术和“当地简单,远程复杂”的控制思想,提出了一种新型的交叉口交通信号控制算法。 相关下载链接://download.csdn.net/download/yilinscau/2204148?utm_source=bbsseo
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基于
移动
控制
代理
技术
的
交叉口
交通信号
控制
算法
基于
移动
控制
代理
技术
和“当地简单,远程复杂”的
控制
思想,提出了一种新型的
交叉口
交通信号
控制
算法
。
【论文笔记】IntelliLight智能交通灯:一种基于强化学习的智能
交通信号
灯
控制
方法
使用深度强化学习
技术
来进行交通灯
控制
是一个新兴的趋势,其最近的研究也展现出一些具有前景的结果。然而,现有的研究还没有在现实世界的交通数据上测试其方法,他们只专注于研究奖励而没有解释政策。在本文中,我们提出了一个更有效的深度强化学习模型的交通灯
控制
。我们在基于监控摄像头获取的一个大规模的真实的交通数据集上测试了我们的方法。我们还展示了一些有趣的从真实数据中学习到的案例研究策略。
STMARL:用于合作交通灯
控制
的时空多智能体强化学习方法
《STMARL: A Spatio-Temporal Multi-Agent Reinforcement Learning Approach for Cooperative Traffic Light Control》,这是中国科学
技术
大学发表在交通顶级期刊IEEE Transactions on Mobile Computing 2020上的一篇文章。 Abstract 智能交通灯
控制
系统的发展是实现智能交通管理的必要条件。虽然在以一种单独的方式来优化单个
交通信号
灯的使用做了一些努力,相关的研究很大程度上
论文记载:A Survey on Traffic Signal Control Methods
ABSTRACT
交通信号
控制
是一个重要且具有挑战性的现实问题,其目标是通过协调车辆在道路
交叉口
的
移动
来最小化车辆的行驶时间。目前使用的
交通信号
控制
系统仍然严重依赖过于简单的信息和基于规则的方法,尽管我们现在有更丰富的数据、更强的计算能力和先进的方法来推动智能交通的发展。随着人们对使用机器学习方法(如强化学习)的智能交通越来越感兴趣,本调查涵盖了广泛认可的交通方法和
交通信号
控制
强化的最新文献综合...
PressLight: Learning Max Pressure Control to Coordinate(协调)Traffic Signals in Arterial Network(干线网络)
目录ABSTRACTINTRODUCTIONRELATED WORK ABSTRACT
交通信号
控制
是提高路网运输效率的关键。由于交通动力学的复杂性,它一直是一个具有挑战性的问题。传统的交通研究缺乏对动态交通状况的适应能力。最近的研究建议使用强化学习(RL)来寻找更有效的
交通信号
方案。然而,大多数基于RL的研究都是以启发式的方式设计关键要素-奖励和状态。这导致了高度敏感的表现和漫长的学习过程。 为了避免RL元素的启发式设计,我们建议将RL与最近的交通研究联系起来。我们的方法受到运输领域最新方法最大压力(MP
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