sumo与强化学习Q-learning结合的实现可变限速的完整代码

以下是使用 SUMO 和 Q-learning 结合实现可变限速的完整代码：

import traci
import numpy as np

# 建立连接
traci.start(["sumo-gui", "-c", "path/to/your/config/file.sumocfg"])

# 定义 Q-table
Q = np.zeros([num_states, num_actions])

# 定义超参数
alpha = 0.1  # 学习率
gamma = 0.9  # 折扣因子
epsilon = 0.1  # 探索率

# 定义状态和动作数量
num_states = ...
num_actions = ...

# 初始化状态
state = ...

# 开始训练
for episode in range(num_episodes):
    # 重置环境
    traci.simulationStep()

    # 选择动作
    if np.random.uniform() < epsilon:
        action = np.random.randint(num_actions)
    else:
        action = np.argmax(Q[state, :])

    # 执行动作
    if action == 0:
        # 加速
        traci.edge.setMaxSpeed("edge_id", 30)
    elif action == 1:
        # 减速
        traci.edge.setMaxSpeed("edge_id", 10)
    else:
        # 维持原速
        traci.edge.setMaxSpeed("edge_id", 20)

    # 观察新状态和奖励
    new_state = ...
    reward = ...

    # 更新 Q-table
    Q[state, action] = (1 - alpha) * Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[new_state, :]))

    # 更新状态
    state = new_state

# 关闭连接
traci.close()

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行调整。此外，还需要安装 SUMO 和 Python 的 traci 库才能运行该代码。