| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 交通诱导技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.3 交通控制技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第11-12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 2 城市商圈环道交通特性分析 | 第13-26页 |
| 2.1 城市商圈环道一般特性 | 第13-14页 |
| 2.2 城市商圈环道交通调查 | 第14-20页 |
| 2.2.1 调查方案 | 第14-16页 |
| 2.2.2 调查结果 | 第16-20页 |
| 2.3 城市环道交通特性分析 | 第20-24页 |
| 2.3.1 环道交通流特性分析 | 第20-22页 |
| 2.3.2 交通流基本参数之间的关系 | 第22-24页 |
| 2.4 环道控制评价指标 | 第24-25页 |
| 2.5 小结 | 第25-26页 |
| 3 城市商圈环道交通流量诱导 | 第26-33页 |
| 3.1 环道绕行路径规划 | 第26-28页 |
| 3.1.1 环道区域路网建模 | 第26-28页 |
| 3.1.2 环道绕行路径规划 | 第28页 |
| 3.2 行程时间预测 | 第28-32页 |
| 3.2.1 行驶时间预测 | 第29-31页 |
| 3.2.2 交叉口延误时间预测 | 第31-32页 |
| 3.3 小结 | 第32-33页 |
| 4 城市商圈环道交通信号控制 | 第33-47页 |
| 4.1 Q学习算法分析 | 第33-36页 |
| 4.1.1 单个智能体Q学习 | 第34-35页 |
| 4.1.2 多智能体Q学习 | 第35-36页 |
| 4.2 基于多智能体Q学习的环道信号控制模型 | 第36-41页 |
| 4.2.1 环道交叉口智能体建模 | 第36-39页 |
| 4.2.2 多交叉口协调控制模型 | 第39-41页 |
| 4.3 城市商圈环道多交叉口协调控制算法 | 第41-46页 |
| 4.3.1 多智能体Q学习算法的学习与决策 | 第41-44页 |
| 4.3.2 状态及动作定义 | 第44-46页 |
| 4.3.3 回报函数建立 | 第46页 |
| 4.4 小结 | 第46-47页 |
| 5 诱导与控制策略仿真验证 | 第47-58页 |
| 5.1 仿真环境搭建 | 第47-50页 |
| 5.1.1 VISSIM软件及二次开发工具介绍 | 第47页 |
| 5.1.2 VISSIM与Visual Studio的连接 | 第47-49页 |
| 5.1.3 交叉口智能体在仿真环境中的设计 | 第49-50页 |
| 5.2 环道多交叉口协同控制仿真实现 | 第50-53页 |
| 5.2.1 仿真环境初始化 | 第50-52页 |
| 5.2.2 对比试验设计 | 第52-53页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第53-57页 |
| 5.4 总结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |