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利用深度強化學習技術實現路口信號控制是智能交通領域的硏究熱點。現有硏究大多利用強化學習來全面刻畫交通狀態以及設計有效強化學習算法以解決信號配時問題，但這些研究往往忽略了信號燈狀態對動作選擇的影響以及經驗池中的數據采樣效率，導致訓練過程不穩定、迭代收斂較幔等問題。為此，文中在智能體模型設計方面，將信號燈狀態納入狀態設并引入動作獎懲系數來調節智能體動作選擇，以滿足相位最小綠燈時間和最大綠燈時間的約束。同時，結合短期內交通流存在的時序相關性，文中采用優先級序列經驗回放（ Priority Sequence Experience Replay，PSER）的方式來更新經驗池中序列樣本的優先級，使得智能體獲取與交通狀況匹配度更高的前序相關樣本，并通過雙Q網絡和竟爭式Q網絡來進一步提升DQN（DepQ Network）算法的性能。最后，以杭州市蕭山區市心中路和山陰路形成的單交叉口為例，在仿真平臺SUMO（ Simulation ofUrban Mobility）上對算法進行驗證，實驗結果表明，提岀的智能體模型優于無約束單一狀態模型，在此基礎上提出的算法能夠有效縮短車輛平均等待時間和路口總排隊長度，控制效果優于實際配時策略以及傳統的DQN算法。
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