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摘要
信号控制是智能交通系统的关键组成部分，通过优化冲突交通流的时空资源分配保障车辆通行安全和最小化车辆通行时间。传统的信号控制主要依靠规则和模型两类手段优化信号参数，存在诸多理想假设，实际控制效果欠佳。近年来，随着交通数据的丰富、算力的增强和人工智能算法的成熟，以数据驱动为导向的交通信号控制方法成为新的研究方向，其中结合深度强化学习的优化方法是最主要的研究热点。本文综述基于深度强化学习的前沿信号控制技术，系统介绍深度强化学习在城市交通信号控制中的应用，从基本概念、主要影响因素和实验设计三个维度进行分类阐述。最后，讨论深度强化学习在智能交通领域应用中的主要挑战和亟待解决的技术难题。
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单位浙江大学; 鹏城实验室
