基于深度强化学习的干线交通信号协调优化控制方法的开题报告.docx

基于深度强化学习的干线交通信号协调优化控制方法的开题报告
一、选题背景及意义
随着城市化进程的不断加快，通勤成为城市居民每天必须面对的生活难题之一。尤其是在大城市中，通勤问题愈发凸显，道路拥堵和延误时常发生，导致人们既耗费时间又耽误行程，给生产和生活带来了极大的影响。交通信号灯的运行是影响城市道路信息的重要因素之一，因此如何利用智能技术协调交通信号灯，优化通勤效率，减少拥堵时间，成为了研究热点之一。
传统的交通信号灯控制方法是基于人工经验和规则制定出控制方案，指定时间间隔和相位等参数，但由于交通系统的复杂性和动态性，传统的方法很难适应城市交通实际情况。迫切需要一种自适应、自学习的策略，以应对城市交通系统复杂、多样而快速变化的特征。
深度强化学习技术由于其可以通过大量的数据自主学习最佳动作策略，适应各种复杂情况，不需要手动制定控制策略，已经引起了广泛的关注和应用。基于深度强化学习的交通信号灯控制方法，可以根据道路交通情况、通勤需求等系统动态信息进行自适应控制，优化交叉口信号灯的配时策略，达到有效控制交通流量和减少道路拥堵的目的。
本项研究将探讨基于深度强化学习的干线交通信号协调优化控制方法，研究其在城市交通流量控制中的应用，针对现有模型存在的不足，通过数据分析和实验模拟，完善现有模型并升级，创造出更为精准的控制策略，实现最大限度上的交通流量优化。
二、研究内容及方法
1.研究现状分析
对现有的深度强化学习技术在信号灯控制领域的研究现状进行分析，在此基础上确定本项研究的重点。
2.数据获取与预处理
采集干线交通流量数据，并进行预处理，包括数据清洗、数据结构转换和特征提取等。
3.建立干线交通流量预测模型
通过对采集到的交通流量数据进行建模和预测，提高干线交通流量预测的精度和准确度。
4.建立基于深度强化学习的信号灯控制模型
将深度强化学习应用于信号灯控制中，建立基于深度强化学习的干线交通信号协调优化控制模型。
5.模型实验设计与仿真验证
通过对建立的模型进行仿真实验，验证控制策略优化效果，比较不同策略下的交通流量控制效果，找到最佳控制策略。
6.完善算法模型
根据仿真实验结果，针对模型存在的不足进行改进和完善，提高控制策略的精度和性能。
三、预期结果
本项研究旨在深入探究基于深度强化学习的干线交通信号协调优化控制方法，预期取得以下成果：
1.在现有研究基础上，进一步提高基于深度强化学习的信号灯控制方法的精度和准确性；
2.打造出一个更为自适应、智能的交通信号灯协调控制系统，切实提高市民出行效率，减少通勤时间；
3.积累大量实际数据和精益求精的经验，在交通信号灯领域为后续研究者提供有益参考。
四、主要参考文献
1.LiB,WangL,PengY,etal.Trafficsignalcontrolwithdeepreinforcementlearning[J].IeeeTransactionsonIntelligentTransportationSystems,2018,19(4):1149-1159.
2.ChapelleO,LiL,TuckerG.Amodel-freealgorithmforsequentialdecisionmakingwithcontextualbandits[J].Journalofmachinelearningresearch,2012,13(May):1809-1831.
3.MnihV,KavukcuogluK,SilverD,etal.Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning[J].nature,2015,518(7540):529-533.