张辰

摘 摘要：针对路口堵塞，提出了一种基于Q学习算法的多目标分时段路口信号灯控制方法。该方法在多个单路口交通性能评价指标的基础上，考虑了不同时段所具有的不同流量特征，从而设计了一套混合型的综合信号灯控制策略。最后在VISSIM上对本策略进行了仿真实验，验证了有效性。

关键词： Q学习；多目标；分时段；交通控制

中图分类号：TP393.08 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）03-0291-02

1 引言

当今，汽车已经成为人们出行的主要手段。然而，汽车的普及与城市路口建设的局限性，使得如何有效地管理交通成为了一个非常重要的课题。为了做好路口的交通控制问题，国内外许多专家都对此进行了大量的研究，近年来，交通控制理论越来越成熟。在路口控制问题上，提出了很多不同的性能评价指标，并且从这些基本指标出发，逐渐从对单一目标的优化发展到对多目标的优化。但是后者存在一个问题，就是多目标之间可能会有冲突，从而无法左右兼顾，达到最理想的情况。为了解决这个问题，研究人员采用了诸如遗传算法，模糊偏好，粒子群等多种算法，并由此产生了一套日趋完善的多目标优化理论。同时，交通控制方法已经从传统的理论发展到与人工智能，神经网络，自学习等结合起来应用，并且产生了大量实际有效的成果[1]。其中，强化学习算法（Reinforcement Learning， RL）被认为是一种利用自学习来解决交通控制的非常有效的方法。而Q学习[2]则是强化算法中非常具有代表性的一种算法，对于其在路口交通控制中的应用也已经有了一定的研究历史。……