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摘要：本发明公开了基于深度强化学习的瓶颈区交通流优化控制方法及系统，通过车联网对道路上的车辆信息进行采集，利用深度强化学习进行决策，最终获得一个可变限速控制策略，实现了精细化的分区域和分车道限速控制。这种可变限速的控制方式是一种通用解决交通瓶颈问题的方法，既可以解决固定瓶颈，又可以解决移动瓶颈，为交通管理提供了全面而有效的解决方案。
主权项：1.基于深度强化学习的瓶颈区交通流优化控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、沿车辆行驶方向将道路划分为N个行驶区域，基于所述N个行驶区域确定瓶颈场景下的控制区域，将所述控制区域设置为环境，并获取所述环境在时隙t的交通状态st；步骤S2、构建智能体，所述智能体通过ε-greedy策略确定所述交通状态st下的动作at，所述动作at用于改变限速区域的位置与长度；步骤S3、获取所述环境在所述智能体执行动作at后的交通状态st+1，对所述动作at和所述交通状态st+1进行计算，得到奖励rt；步骤S4、将交通状态st、动作at、奖励rt、交通状态st+1整合成经验并存入经验回放池中，使用所述经验回放池中的经验对所述智能体进行迭代训练。
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百度查询： 重庆邮电大学 基于深度强化学习的瓶颈区交通流优化控制方法及系统
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