資料介紹
采用離散動作空間描述速度變化的智能車匯流模型不能滿足實(shí)際車流匯入場景的應(yīng)用要求,而深度確定性策略梯度(DDPG)結(jié)合策略梯度和函數(shù)近似方法,采用與深度Q網(wǎng)絡(luò)(DQN)相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并使用連續(xù)動作空間對問題進(jìn)行描述,更適合描述智能車速度變化。為此,提出一種基于DDPG算法的智能車匯流模型,將匯流問題轉(zhuǎn)化為序列決策問題進(jìn)行求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于DQN的模型相比,該模型的收斂速度較快,穩(wěn)定性和成功率較高,更適合智能車匯入車輛場景的應(yīng)用。
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