| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·交通信号控制研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构安排 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 2 强化学习与交通信号控制基础 | 第19-33页 |
| ·强化学习理论基础 | 第19-24页 |
| ·马尔科夫决策过程 | 第19-21页 |
| ·强化学习与智能Agent框架 | 第21-23页 |
| ·Q-learning算法 | 第23-24页 |
| ·交通信号控制理论基础 | 第24-32页 |
| ·交通信号控制基本理论 | 第24-28页 |
| ·智能交通信号控制算法研究 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于Q-learning的单路口交通信号控制研究 | 第33-46页 |
| ·Q-learning算法控制单路口关键问题分析 | 第33-35页 |
| ·交通状态空间的选择 | 第33-34页 |
| ·奖惩函数的确定 | 第34-35页 |
| ·状态转换后策略的选择 | 第35页 |
| ·参数的确定 | 第35页 |
| ·基于Q-learning的Agent控制体系结构 | 第35-37页 |
| ·基于Q-learning的交通信号控制算法 | 第37-38页 |
| ·信号控制Q-learning算法设计 | 第37页 |
| ·基于Q-learning信号优化算法具体步骤 | 第37-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于Q-learning的城市区域交通信号协调控制研究 | 第46-57页 |
| ·城市区域交通信号控制 | 第46-47页 |
| ·Multi-Agent协作控制研究 | 第47-49页 |
| ·算法设计与步骤 | 第49-51页 |
| ·分布式Q-learning算法设计 | 第49-50页 |
| ·算法详细步骤 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 研究工作总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录 英文缩写对应全称 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 浙江师范大学学位论文诚信承诺书 | 第68页 |
