22、智能交通系统的深度强化学习策略

智能交通系统的深度强化学习策略

1. 背景与问题提出

在城市交通网络（URN）中，自动驾驶车辆面临着寻找最佳路线以避免交通拥堵的问题。为了解决这个问题，我们需要考虑车辆在行驶过程中的决策过程，特别是在接近下一个路口时的决策。

2. 问题定义与相关概念

• 车辆密度 ：车辆密度 $\rho^j(t)$ 定义为 $\rho^j(t) := \frac{\mu^j(t)}{\overline{d}^j l^j}$，其中 $\mu^j(t) \in \mathbb{Z}^+$ 是时刻 $t$ 道路 $j$ 上的车辆数量，$\overline{d}^j \in \mathbb{R}^+$ 是平均道路宽度，$l^j$ 是道路长度。
• 决策区域（DZ） ：车辆在进入“决策区域”（DZ）时需要做出决策，即接近下一个路口时。决策区域可以通过固定距离或车辆纵向速度的函数来定义。对于每个路段 $j$，决策区域可以用半空间描述为 $DZ^j : H^j p > g^j$，其中 $p \in \mathbb{R}^2$，$j = 1, \ldots, M$，$H^j$ 和 $g^j$ 确定了 $\mathbb{R}^2$ 中与 $j$ 路段决策区域对应的平面。
• 问题重述 ：通过将决策区域作为阈值，车辆路径规划问题（VRP）被转化为一个完全连通图上的路径搜索问题。为了节省计算复杂度，可对得到的图进行适当修剪以减少搜索空间。

3. 具体问题描述

我们要解决的问题是“城市环境中