高速公路收费站动态车道配置的在线优化方法

来源：交通运输系统工程与信息杂志2025年第5期北京时间：

作者：马飞虎, 陈晓燕, 孙翠羽, 田星彤

单位：华东交通大学，交通运输工程学院，南昌330013

摘要：针对高速公路收费站车道配置优化问题，本文提出一种基于强化学习的动态车道配置策略。根据车辆通过收费站的交通行为构建高速公路收费站仿真环境，将复杂的车道配置问题转化为考虑收费站运营成本、用户延误和拥堵惩罚的明确量化指标的目标函数，借助强化学习网络训练，动态优化收费站车道资源配置策略。模型能够实时学习并动态调整车道配置，以应对交通流量和模式的动态变化。实验对比了强化学习优化方法与传统离线优化方法，结果表明，PPO(Proximal Policy Optimization)方法在全程平均排队数上降低了12.45%，在平均通过时间的波动范围上缩小了26.94%，PPO算法在减少排队长度和降低通行时间波动方面具有优势，特别是在高峰时段动态车道配置策略展现出更高的适应性和灵活性，提升了收费站的运营效率。

关键词：公路运输,车道配置动态优化,强化学习,高速公路收费站,PPO算法