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单交叉口信号配时的离线Q学习模型研究被引量：5: 2012年; 为提高交通控制系统的适应性和鲁棒性,采用强化学习方法实现交通控制模型的学习能力。对固定周期和变周期两种模式下的单交叉口信号配时优化进行研究,构造了等饱和度优化目标的奖赏函数,建立了等饱和度和延误最小两个优化目标的离线Q学习模型。采用对流量进行离散的方法解决了状态维数爆炸问题。通过算例对建立的4种离线Q学习模型解的结构、最优解的分布进行分析,结果表明相对于在线Q学习模型,离线Q学习模型更适合交叉口信号配时优化。采用"离线学习,在线应用"的方法,将建立的定周期延误最小离线Q学习模型与Webster定周期模型的性能进行对比,总体上前者的车均延误和累积延误低于后者。; 卢守峰韦钦平刘喜敏; 关键词：交通控制信号配时离线

平均排队长度差最小的单交叉口在线Q学习模型: 2013年; 建立了以平均排队长度差最小为优化目标的在线Q学习模型.针对控制性能指标相对于临近的配时方案不敏感的特点,提出了以平均排队长度差作为基本单位重新构造奖励函数,目的是拉大各行为对应的Q值差距,提高模型的收敛速度和鲁棒性.集成Excel VBA、Vissim、Matlab建立了在线仿真平台,作为计算环境对模型进行了计算.利用GPS数据对Vissim软件中车辆加减速度曲线进行了标定.计算结果表明以平均排队长度差作为优化目标能够优化整个交叉口的时空资源,本文建立的在线Q学习模型具有较快的收敛速度和鲁棒性,通过学习能够实现优化目标.; 张术韦钦平; 关键词：交通控制

基于绿灯时间等饱和度的离线Q学习配时优化模型被引量：3: 2012年; 首先对传统的绿灯时间等饱和度概念进行了扩展,提出了分级绿灯时间等饱和度。在此基础上,针对分级绿灯时间等饱和度目标,构造了奖赏函数,建立了定周期和变周期两种模式下的四种离线Q学习配时优化模型。相对于在线Q学习模型,离线Q学习模型更适合交叉口信号配时优化,变周期模式的离线Q学习模型可以获得解的结构、最优解的分布,这是传统配时理论不具备的。算例结果表明,定周期模式下最优解是唯一的。变周期模式下最优解是不唯一的,呈带状,奖赏分级模型比奖赏不分级的最优解更加集中。; 卢守峰邵维韦钦平刘喜敏; 关键词：交通控制 Q学习离线

集成VISSIM、Excel VBA和MATLAB的仿真平台研究被引量：17: 2012年; 本文提出了利用Excel VBA作为主控程序将VISSIM与MATLAB进行集成构建仿真平台的方法,解决了直接对VISSIM二次开发编程难度大、耗时长的问题.该方法综合Excel VBA与VISSIM、MATLAB的接口编程容易,且MATLAB具有强大的工具箱、库函数和擅长处理矩阵的优点,其中VISSIM和MATLAB作为Excel VBA的调用对象,利用MATLAB编制新建交通控制模型的代码,利用VISSIM模拟车流运行和提取各种交通运行性能指标.具体地,VISSIM与Excel之间采用COM数据通讯接口进行集成,Excel与MATLAB之间采用Excel Link扩展接口进行集成.采用这种方法建立的交通控制仿真平台为研究验证新型的交通控制模型提供了有效途径,最后给出了一个基于该控制仿真平台建立的Q学习配时优化模型的实例.; 卢守峰韦钦平沈文刘喜敏; 关键词：仿真平台接口技术 VISSIM VBA MATLAB

农村公路交通安全综合评价被引量：3: 2013年; 农村公路是道路网的重要组成部分,是关系农村经济发展和农民生产生活的重要基础设施。文中利用层次分析(AHP)法和模糊评价方法建立农村公路交通安全评价模型,对农村公路的安全状况进行综合评价,分析存在的问题并提出相应改进措施。; 刘飞燕沈文韦钦平唐攀石悦悦; 关键词：农村公路交通安全

基于动态规划迭代法的最小H圈路径优化研究: 2012年; 规划距离最小的环形路径是减少配送成本、提高配送效率的有效方法.构建了基于动态规划迭代法的最小H圈求解模型,将环形路线优化问题转化为带约束条件的最小H圈问题,先将求解最小H圈问题分解为求解最小H链问题,再将最小H链问题转化为一个多阶段决策问题,然后结合改进的动态规划方法——动态规划迭代法来求解.通过货物配送路线优化的实例计算,证明了该算法能够快速、有效地求解有约束条件的最小H圈问题.; 韦钦平邵维刘飞燕; 关键词：动态规划

基于Q学习的多路口交通信号协调控制研究: 交通问题已经成为制约城市发展经济的主要瓶颈,解决交通拥挤已经迫在眉睫,而城市空间的有限性和其他经济、环境等因素阻碍交通基础设施的扩展。引进人工智能、计算机仿真等高新技术,来解决城市交通的拥挤和堵塞问题,已经成为交通信号控...; 韦钦平; 关键词：交通信号控制

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韦钦平