《電子技術(shù)應(yīng)用》
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干線動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制的深度Q網(wǎng)絡(luò)方法
《信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全》2020年第6期
郭瑝清1，陳 鋒1，2
1.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，安徽 合肥230027； 2.安徽中科龍安科技股份有限公司，安徽 合肥230088
摘要： 為有效降低城市交通干線的車均延誤與停車次數(shù)，將深度Q網(wǎng)絡(luò)引入干線協(xié)調(diào)控制，給出了一種干線動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制的DDDQN(Dueling Double Deep Q Network)方法。該方法結(jié)合雙重深度Q網(wǎng)絡(luò)與基于競(jìng)爭(zhēng)架構(gòu)深度Q網(wǎng)絡(luò)，并將干線作為整體處理，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘干線各交叉口協(xié)調(diào)控制的相關(guān)性，基于Q學(xué)習(xí)進(jìn)行交通信號(hào)控制決策。通過仿真實(shí)驗(yàn)，在近飽和流量和干線存在初始排隊(duì)的情況下，將DDDQN方法與現(xiàn)有綠波方法，以及經(jīng)典深度Q網(wǎng)絡(luò)、雙重深度Q網(wǎng)絡(luò)、基于競(jìng)爭(zhēng)架構(gòu)深度Q網(wǎng)絡(luò)的干線協(xié)調(diào)控制算法進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于DDDQN的干線動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制算法性能優(yōu)于其他四種方法。
中圖分類號(hào)： TP181
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.06.001
引用格式： 郭瑝清，陳鋒. 干線動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制的深度Q網(wǎng)絡(luò)方法[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2020，39(6)：1-6.
A deep Q network method for dynamic arterial coordinated control
Guo Huangqing1，Chen Feng1，2
1.School of Information Science and Technology，University of Science and Technology of China，Hefei 230027，China； 2.Anhui LoongSec Science and Technology Ltd.，Hefei 230088，China
Abstract： In order to effectively reduce the average delay and number of stops for urban traffic trunk roads，a deep Q network is introduced to arterial coordinated control, and a DDDQN(Dueling Double Deep Q Network) method is presented in this paper. This method combines the double deep Q network and the dueling deep Q network, and views the trunk road as a whole. The deep neural network is applied to find the correlation of the coordinated control for each intersection in the trunk road, and Q learning makes these decisions for traffic signal control. Through simulation platform, in the condition of near saturation and initial queue, the method proposed in this paper is compared with the existing green wave method, the arterial coordinated methods respectively based on deep Q network, double deep Q network, and dueling deep Q network. The experimental results show that the performance of DDDQN algorithm is better than the other four methods.
Key words : urban traffic；arterial coordinated control；deep Q network；double deep Q network；dueling deep Q network

隨著城市人口的增多與經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國(guó)汽車保有量不斷增長(zhǎng)，城市交通擁堵問題日益嚴(yán)峻。而城市交通干線是城市交通的動(dòng)脈，實(shí)現(xiàn)干線各交叉口間交通信號(hào)的動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)，有效地疏導(dǎo)干線車輛，對(duì)于緩解城市交通擁堵具有重要意義。

       目前，城市主干道多交叉口的協(xié)調(diào)控制，主要采用Maxband和Multiband法以及圖解法、數(shù)解法等綠波方法。LITTLE J D C等人最早提出最大綠波帶寬Maxband模型；GARTNER N H等人在Maxband模型的基礎(chǔ)上，提出復(fù)合綠波帶寬Multiband模型；陳昕等人對(duì)圖解法進(jìn)行了優(yōu)化，基于綠波帶的中心線交點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種新的雙向綠波圖解法；盧凱等人[在綠燈中心點(diǎn)型雙向綠波協(xié)調(diào)設(shè)計(jì)數(shù)解法的基礎(chǔ)上，建立了一種綠燈終點(diǎn)型的雙向綠波數(shù)解法，從而減少了干線車隊(duì)的延誤時(shí)間；曲大義等人在綠波協(xié)調(diào)中考慮了公交車輛的影響，并通過增加綠信比與對(duì)公交車輛適當(dāng)?shù)奶崴?，進(jìn)一步提升了交叉口的通行效率。

       現(xiàn)有的綠波方法難以準(zhǔn)確地描述復(fù)雜的城市干線交通流狀態(tài)，且采用靜態(tài)的控制模式，無(wú)法有效地協(xié)調(diào)時(shí)變的干線交通流。隨著人工智能的不斷發(fā)展，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)城市交通信號(hào)優(yōu)化控制已成為研究的熱點(diǎn)。HA-LI P等人為提高交叉口通行能力，提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的單交叉口信號(hào)優(yōu)化控制方法；GAO J等人提出一種深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，從實(shí)時(shí)的交通流數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取有用特征，實(shí)現(xiàn)單交叉口交通流的自適應(yīng)控制，并采用經(jīng)驗(yàn)回放和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，提高了算法的穩(wěn)定性；LI C C等人為提高城市路網(wǎng)通行能力，提出了一種用于區(qū)域交叉口交通信號(hào)控制的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過多智能體學(xué)習(xí)最佳的交通信號(hào)控制策略；VAN DER POL E采用Max-plus算法和基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多智能體方法，實(shí)現(xiàn)城市交通區(qū)域協(xié)調(diào)控制。

       在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，目前對(duì)于城市交通信號(hào)控制的研究，多以單交叉口為研究對(duì)象，而對(duì)于多交叉口的協(xié)調(diào)處理，普遍采用多智能體的協(xié)調(diào)控制。本文結(jié)合了雙重深度Q網(wǎng)絡(luò)(Double Deep Q Network，Double DQN)與基于競(jìng)爭(zhēng)架構(gòu)深度Q網(wǎng)絡(luò)(Dueling Deep Q Network，Dueling DQN)，設(shè)計(jì)了基于DDDQN(Dueling Double Deep Q Network，DDDQN)的干線動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制算法。通過將干線多交叉口的交通信號(hào)作為一個(gè)整體進(jìn)行處理，相比于采用多智能體協(xié)調(diào)控制，減輕了智能體間通信協(xié)調(diào)的負(fù)擔(dān)，且智能體通過獲取多交叉口的實(shí)時(shí)狀態(tài)，掌握干線全局信息，并使用Dueling DQN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，能更充分地發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)提取干線交通流特征的能力，挖掘出多交叉口間協(xié)調(diào)控制的相關(guān)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法相比于現(xiàn)有綠波方法、經(jīng)典的深度Q網(wǎng)絡(luò)(Deep Q Network，DQN)、以及Double DQN與Dueling DQN，能夠更有效地降低城市主干道的車均延誤和車輛的停車次數(shù)等重要的交通評(píng)價(jià)指標(biāo)。



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作者信息：

郭瑝清1，陳  鋒1，2

(1.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，安徽 合肥230027；

2.安徽中科龍安科技股份有限公司，安徽 合肥230088)


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