Grunnleggende konsepter
本文提出了一种新的基于遗传编程的交通信号灯控制方法GPLight。GPLight通过进化树状的紧急度函数来选择下一个最紧急的信号相位,从而提高交通网络的整体效率。
Sammendrag
本文提出了一种新的基于遗传编程的交通信号灯控制方法GPLight。
设计了一个紧急度函数Γ(·)来评估每个信号相位的紧急程度。该函数采用树状结构,输入为当前相位相关车道的特征,如等待车辆数和总车辆数等。
在每个信号相位切换时,GPLight会根据紧急度函数Γ(·)选择当前最紧急的相位进行激活。这样可以动态调整信号相位,提高整体交通效率。
采用遗传编程进化紧急度函数Γ(·),不需要人工设计奖励函数,同时得到的控制策略具有可解释性。
在三个真实交通网络数据集上的实验结果表明,GPLight显著优于传统的固定时间控制、压力最大控制以及最新的深度强化学习方法。
分析了进化的紧急度函数,发现其结构和特征选择都具有合理性和可解释性,为交通信号控制提供了新的思路。
Statistikk
等待车辆数x0 = 6.2
总车辆数x8 = 6.8
等待车辆数x1 = 0.6
总车辆数x9 = 0.0
Sitater
"本文提出了一种新的基于遗传编程的交通信号灯控制方法GPLight,通过进化树状的紧急度函数来选择下一个最紧急的信号相位,从而提高交通网络的整体效率。"
"GPLight不需要人工设计奖励函数,同时得到的控制策略具有可解释性。"