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基于深度强化学习的多信号交叉口控制算法研究
一、引言
随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益突出，特别是在城市交通网络中的多信号交叉口。传统的交叉口控制算法往往依赖于预设的规则或经验，难以应对复杂的交通环境和动态变化的车流情况。近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）作为一种新兴的机器学习方法，已经在许多领域取得了显著的成果。因此，本文提出了一种基于深度强化学习的多信号交叉口控制算法，旨在提高交叉口的交通效率和安全性。
二、相关研究概述
在交叉口控制领域，传统的控制算法如定时控制、感应控制和自适应控制等，虽然在一定程度上能够解决交通问题，但往往难以
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