基于深度强化学习的综合干线协调控制方法

来源：交通运输系统工程与信息杂志2021年第3期北京时间：

作者：尚春琳，刘小明，田玉林，董路熙

单位：北方工业大学，城市道路智能交通控制技术北京市重点实验室，北京 100144

摘要：针对社会车辆和专用道公交干线运行特性差异大、协调控制效果差的问题，提出一种集成社会车辆干线协调控制和公交干线优先控制的综合干线协调控制方法。首先，基于两者路段行程时间的分布差异，结合公交车辆上下游路口不停车通行概率分析，确定干线协调的关联交通状态和对应信号调整策略；然后，结合信号调整策略对车辆延误损失和公交优先收益的量化分析确定奖惩机制；最后，提出一种深度强化学习框架用于最佳信号调整策略的实时求解。仿真实验分析发现：本文方法在人均延误上比社会车辆干线协调、公交干线协调控制分别提升 38.63%和 27.43%，在公交停车次数上比社会车辆干线协调提升52.17%，证明该方法能够有效提高公交车辆和社会车辆的通行效率。

关键词：城市交通,公交优先控制,深度强化学习,专用道公交,干线协调控制

基金资助：国家重点研发计划/ National Key Research and Development Program of China (2018YFB1601003)；北京市自然科学基金/ Natural Science Foundation of Beijing, China(8172018)；北京市教委科技计划项目/ Scientific Research Project of Beijing Educational Committee（KM202111417003）