论文摘要
对元胞自动机引入Gipps跟驰模型,并结合改进的Q强化学习方法分别建立普通车辆及智能网联车的微观行驶策略,提出了一种新型的混合交通流演化仿真方法.然后,利用数值模拟方式对双车道交通环境进行仿真,探索智能网联车对混合交通流的动态影响.结果表明,相比于元胞自动机构建的普通车辆智能体,改进的Q强化学习方法训练的智能网联车智能体具备更强的连续时空环境适应能力,双车道环境下道路通行能力随着智能网联车渗透率的提升而增大,最高可提升45.34%.此外,智能网联车渗透率的提高会降低车群低效的换道行为,拓宽高通行能力水平下的车辆密度范围,有利于改善交通拥堵.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郭静秋,方守恩,曲小波,王亦兵,刘洋泽西
关键词: 混合交通流,协作博弈,元胞自动机,强化学习
来源: 同济大学学报(自然科学版) 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,查尔姆斯理工大学建筑与土木工程系,浙江大学建筑工程学院
基金: 国家重点研发计划资助(2018YFB1600504)
分类号: U491
页码: 976-983
总页数: 8
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