基于强化协作博弈方法的双车道混合交通流特性

作     者：郭静秋 方守恩 曲小波 王亦兵 刘洋泽西 GUO Jingqiu;FANG Shouen;QU Xiaobo;WANG Yibing;LIU Yangzexi

作者机构：同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 查尔姆斯理工大学建筑与土木工程系查尔姆斯41296 浙江大学建筑工程学院浙江杭州310058 

出 版 物：《同济大学学报（自然科学版）》 (Journal of Tongji University:Natural Science)

年 卷 期：2019年第47卷第7期

页      面：976-983页

核心收录：

学科分类：08[工学] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家重点研发计划资助(2018YFB1600504) 

主　　题：混合交通流 协作博弈 元胞自动机 强化学习 

摘      要：对元胞自动机引入Gipps跟驰模型,并结合改进的Q强化学习方法分别建立普通车辆及智能网联车的微观行驶策略,提出了一种新型的混合交通流演化仿真方法.然后,利用数值模拟方式对双车道交通环境进行仿真,探索智能网联车对混合交通流的动态影响.结果表明,相比于元胞自动机构建的普通车辆智能体,改进的Q强化学习方法训练的智能网联车智能体具备更强的连续时空环境适应能力,双车道环境下道路通行能力随着智能网联车渗透率的提升而增大,最高可提升45.34%.此外,智能网联车渗透率的提高会降低车群低效的换道行为,拓宽高通行能力水平下的车辆密度范围,有利于改善交通拥堵.