本发明公开了一种基于强化学习的十字路口交通信号灯控制方法，首先，将当前时刻十字路口的通行状态表示成Position和Speed矩阵；其次，在传统强化学习算法Deep Q‑network的基础上根据State的特征构建基于空间注意力机制的框架，其中主干网络为卷积神经网络；然后，根据贪婪策略随机选取或者从模型预测一个Action执行。如果当前时刻的Action和前一时刻的相同，那么就直接执行绿灯相位时间，并在此过程中不断训练网络；否则，首先执行黄灯相位时间，然后，再执行绿灯相位时间，同样在此过程中同样不断地训练网络；最后，所有训练回合结束后保存模型，然后测试并评估模型效果。本发明改进了现有的交通信号灯控制方法，使得车辆能够更快的通过十字路口，一定程度上缓解了交通拥堵。
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来源：北方有色网
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