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基于Double DQN的双模式多目标信号配时方法: 《计算机技术与发展》2024年第8期143-150,共8页聂雷张明萱黄庆涵鲍海洲; 国家自然科学基金(61802286);湖北省教育厅科学研究计划青年项目(Q20221108);武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室基金(ZNXX2022009)。; 近年来深度强化学习作为一种高效可靠的机器学习方法被广泛应用在交通信号控制领域。目前,现有交通信号配时方法通常忽略了特殊车辆(例如救护车、消防车等)的优先通行;此外,基于传统深度强化学习的信号配时方法优化目标较为单一,导致其...; 关键词：交通信号配时深度强化学习双模式多目标 Double DQN SUMO

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