引入谈判博弈的Q-学习下的城市交通信号协调配时决策

由于城市交通路网中交叉口间交通信号决策是相互影响的,并且车联网技术使得交叉口交通信号配时agent间能进行直接交互,此决策问题可用博弈框架来描述。建立了城市路网中相邻交叉口间交通流关联模型,通过嵌入谈判博弈模型来设计Q-学习方法,此方法中利用谈判参考点来进行配时行为的选择。仿真实验分析表明,相对于无协调的Q-学习算法,谈判博弈Q-学习取得更好的控制效果和稳定性能。谈判博弈Q-学习在处理交通拥挤及干扰交通流时,能根据交通条件灵活地改变交通信号配时决策,具有较强的适应能力。