基于雾计算和强化学习的交通灯智能协同控制研究
Research on intelligent coordinated control of traffic light based on fog computing and reinforcement learning
西安理工大学 自动化与信息工程学院, 西安 710048
摘要
针对路口交通拥堵现象,结合雾计算和强化学习理论,提出了一种FRTL(fog reinforcement traffic light)交通灯控制模型,该模型根据实时的交通流信息进行交通灯智能协同控制。雾节点将收集到的实时交通流信息上传到雾服务器,雾服务器在雾平台实现信息共享,雾平台结合处理后的共享数据和Q学习制定交通灯控制算法。算法利用检测到的实时交通数据计算出合适的交通灯配时方案,最终应用到交通灯上。仿真结果表明,与传统的分时段控制方式和主干道控制方式(ATL)相比,FRTL控制方法提高了路口的吞吐量,减少了车辆平均等待时间,达到了合理调控红绿灯时间、缓解交通拥堵的目标。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61272509)
陕西省重点研发计划重点项目(2017ZDCXL-GY-05-01)
陕西省百人计划资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0543
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 465-469
文章编号: 1001-3695(2020)02-031-0465-05
发布历史
[2020-02-05] 印刷出版
引用本文
安萌萌, 樊秀梅, 蔡含宇. 基于雾计算和强化学习的交通灯智能协同控制研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 465-469. (An Mengmeng, Fan Xiumei, Cai Hanyu. Research on intelligent coordinated control of traffic light based on fog computing and reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 465-469. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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