1 研究背景
随着道路交通量的急剧增加，交通拥挤堵塞成为各国城 市面临的严重问题，并由此引发了道路交通的安全性下降、空气质量恶化、燃料消耗增加等一系列的社会问题以及巨额的经济损失。这些问题集中体现在道路交叉口处。因此，能否对交叉口进行有效控制，最大程度的提高交叉口的通行能力，显得非常重要。就我国交通管理现状而言，交叉口单点信号控制仍是最 主要的控制手段之一。交叉口单点信号控制主要分为定时信号控制和感应信号控制两种。定时信号控制由于成本较低在我国广泛应用；感应信号控制由于成本较高，在我国应用较少。感应信号控制有其自身的优点，在交通流量较小、 交通流量波动较大的交叉。
近年来，学者们将智能算法顺利融入到交通信号控制中，为解决交通信 号控制问题提供了新思路。
2 研究目的及意义
随着城市经济的发展以及人口的提升，人的出行需求不断提升，交通需求也就随之提升，与其结伴的各种交通问题也就随之而来。交通控制是应对交通拥堵 问题的重要方法之一，其本质是为相互冲突的交通流分配相应的通行权，从而实现冲突车流的分离，以达到提升交叉口运行效率的目的．从控制范围上划分，可以分为单点控制、干线协调控制和区域信号控制；从控制方式上分，可以分为固定式信号控制、 感应式信号控制和实时自适应控制周期和绿信比是反应 信号交叉 口时间资源分配的关键参数．从效果来 看，目前的单点控制策略在常态交通下能取得良好的效果，但却无法适应过饱和情况．究其原因，现有的控制方法并没有考虑到路段的排队情况。
本次研究目的在于通过大量的不同饱和度的车流以及其对于的单点信号控制方案对系统进行强化学习，在大量的训练学习后，实际应用中面对不同排队长度的车流，系统能够给出一个实际可行的信号控制方案。
3 国内外研究状况
3.1 国外研究状况
在很大程度上，最优信号配时是缓解城市交通拥堵最经济有效的方法。国外相关研究中提出一个新的混合整数非线性规划模型来发展一个最佳的基于动脉的进阶演算法。该算法是为了优化沿信号动脉的连续信号的带宽而设计的。从中等到高饱和交通条件中提取出用于检测算法的交通条件。该算法的主要目标是让车辆在不停车的情况下通过最大数量的下游路口。根据TSIS-CORSIM 6获得的有效性度量(MOE s)，并且该模型产生的信号正时率较低。
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