城市交通信号智能控制方法研究

内容提要	第1-7页
第一章 引言	第7-9页
·研究背景	第7页
·研究现状	第7-8页
·本文的主要工作	第8-9页
第二章 基本算法介绍	第9-25页
·Agent及多Agent系统	第9-11页
·Agent的定义及特性	第9-10页
·多Agent系统简介	第10-11页
·增强学习与Q学习	第11-20页
·增强学习简介	第11-14页
·单Agent的Q学习算法	第14-18页
·Q学习算法收敛性	第18-19页
·学习过程中的行为策略	第19页
·与动态规划的关系	第19-20页
·人工神经网络与BP算法	第20-25页
·人工神经网络简介	第20-21页
·BP算法描述	第21-23页
·BP算法收敛性	第23-25页
第三章 城市交通信号控制理论与方法	第25-31页
·主要控制方式	第26-27页
·基本控制结构	第27-28页
·系统分级设计的基本步骤	第28-29页
·系统的运行管理与分级控制	第29页
·影响控制效果的因素	第29页
·主要术语及参数	第29-31页
第四章 增强学习与神经网络在交通信号控制中的应用	第31-43页
·发车模型	第31-35页
·数学模型的建立	第31-34页
·计算机实现算法	第34-35页
·Q值存储网络	第35-39页
·存储方式的确定	第35-37页
·网络结构的设计	第37-38页
·网络参数的设置	第38-39页
·交通信号控制策略	第39-43页
·控制过程描述	第39-40页
·回报函数的选取	第40-41页
·行为选择策略	第41-43页
第五章 实验结果及分析	第43-47页
·实验环境及参数设置	第43-44页
·实验结果	第44-46页
·结果分析	第46-47页
第六章 总结与展望	第47-49页
·论文总结	第47页
·下一步工作展望	第47-49页
参考文献	第49-52页
摘要	第52-55页
Abstract	第55-60页
致谢	第60-61页
导师及作者简介	第61-62页
硕士期间发表和投稿的论文	第62页