车联网环境下深度学习优化的交通信号协同控制策略

车联网环境下连续信号交叉口协同控制模型是一个重要的研究领域，旨在通过集成互联网、信息通信和环境感知技术来改善交通流量管理和效率。随着汽车保有量的增长和城市交通压力的增大，传统的交通信号控制方式已无法满足需求，因此，利用车联网技术进行智能交通管理成为发展趋势。 首先，实时交通状态评估是关键环节，如王庞伟等人提出的评价方法，通过融合车路信息，实时反映交通状况，为车路协同技术提供数据支持，用于实时交通诱导，减轻城市拥堵。模糊控制和深度学习也在此领域发挥了重要作用。赵盼明等人通过模糊控制协调信号灯，降低排队长度和行车延误，而深度强化学习如DQN则通过无模型数据驱动，动态调整信号灯配时，优化道路通行效率。 针对连续交叉口的控制，曹建峰的分段优化算法展现了智能交通绿波带的优势，但需进一步适应交通流的多样性。常玉林等人的改进图解法实现了双向绿波控制，显著提升干线道路通行率。宋现敏等人构建的信号协同优化模型，着重于提升信号交叉口的时空资源利用率，体现了协同控制的重要性。 强化学习在交通信号灯控制中的应用不断深化，Mousavi和Li等人利用自适应策略，使得信号灯配时能根据实时交通状况动态调整。文峰等人则引入深度强化学习策略，结合神经网络优化和经验池、贪婪策略，优化了交通系统的性能。刘义等人的分布式、自适应信号控制方案通过在线学习和实时推理，有效应对不同流量负荷，取得了明显改善。 在复杂交通场景处理方面，Xu和Touhbi等通过网格化方法，利用深度强化学习模型对交通信号灯进行精确控制，实验验证了其在实际交通控制中的有效性。吴的研究则关注公交优先，提出了基于深度学习的串联-并联方案，进一步优化了公共交通服务。 Arel等人的工作展示了前沿技术如何结合实际场景，如通过机器学习和数据挖掘技术，为城市交通提供更智能、个性化的解决方案。车联网环境下连续信号交叉口的协同控制模型是一个集成了多种智能算法和先进技术的综合体系，旨在通过优化交通流量、提升信号控制精度，为缓解城市交通拥堵和提高道路通行能力做出重大贡献。