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基于强化学习的城市交通路径规划
刘思嘉, 童向荣
计算机应用
2021, 41 (1):
185-190.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060949
城市交通路径规划需要考虑规划的快速性和车辆的安全性，而目前大多数强化学习算法不能兼顾两者。针对这个问题，首先提出采用基于模型的算法和与模型无关的算法相结合的Dyna框架，以提高规划的速度；然后使用经典的Sarsa算法作为选路策略，以提高算法的安全性；最后将两者结合提出了改进的基于Sarsa的Dyna-Sa算法。实验结果表明，提前规划步数越多的强化学习算法收敛速度越快。使用收敛速度和碰撞次数等指标，将Dyna-Sa算法与Q-学习算法、Sarsa算法和Dyna-Q算法进行对比，可知Dyna-Sa算法能够减少车辆在有障碍地图中的碰撞次数，保证车辆在城市交通环境中的安全性，同时能够提高算法收敛速度。
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