基于强化学习的交通信号控制及深度学习应用

随着我国机动车保有量的不断增大,交通拥堵问题不断凸显,如何更好地控制交通信号,使其适应国民经济的高速发展,变得尤为重要。传统交通信号控制,大多基于人工调整信号时长,人力成本高,控制效果较差。因此,业界研发出多种基于AI算法的信号控制解决方案。本文对业界不同的AI信号控制方案进行分析,阐述了百度飞桨框架的PARL组件在深度强化学习领域的应用,并对交通信号控制领域的未来进行了展望。