کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11001977 | 1428031 | 2018 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Traffic signal optimization through discrete and continuous reinforcement learning with robustness analysis in downtown Tehran
ترجمه فارسی عنوان
بهینه سازی سیگنال های ترافیکی از طریق یادگیری تقویت گسسته و مداوم با تحلیل قوی در مرکز شهر تهران
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تقویت یادگیری، اختلالات سیستم، کنترل سیگنال ترافیک شبیه سازی ترافیک میکروسکوپی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this research, first a real-world microscopic traffic simulation of downtown Tehran is carried out, then four experiments are performed in order to find the best RLTSC with convincing robustness and strong performance. The results reveal that the RLTSC based on continuous state actor-critic(λ) has the best performance. In addition, it is found that the best RLTSC leads to saving average travel time by 22% (at the presence of high system disturbances) when it is compared with an optimized fixed-time controller.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Advanced Engineering Informatics - Volume 38, October 2018, Pages 639-655
Journal: Advanced Engineering Informatics - Volume 38, October 2018, Pages 639-655
نویسندگان
Mohammad Aslani, Stefan Seipel, Mohammad Saadi Mesgari, Marco Wiering,