Multi-Ágens Megerősítéses tanulás adaptív jelzőlámpa irányítás esetére
Az elmúlt évtizedekben a forgalmi hálózatokon megjelenő járművek robbanásszerű növekedése okán szükség van az infrastruktúra maximális kihasználtságának megvalósítására , hogy a környezet szennyezését és a várakozási időt minimális értéken lehessen tartani . Az utak számára a városi közlekedésben véges a térbeli terjeszkedés lehetősége , így a meglévő hálózat optimális viselkedésének elérése céljából a forgalomirányító rendszerek vezérlése szükséges . A kötött fázisidejű jelzőlámpák megjelenése kisebb forgalmú utakon elégséges , viszont a nagyobb kihasználtságú utak kereszteződéseinek vezérlésére megjelent az igény , a forgalom sűrűsége alapján történő irányításra . A kihasználtság sztochasztikus jellegénél fogva a meghatározott fázisidejű irányítás által okozott torlódások csökkentésére kerül összehasonlításra és bemutatásra a dolgozatban a multi-ágens megerősítéses tanulás folyamán létrehozott neurális hálózat ( DQN-algoritmus) alapú döntéshozás és a klasszikus lámpavezérlés. Cél , a meghatározott fázisidejű irányítás folyamán elért eredményeknél hatékonyabb forgalomirányítási forma realizálása , a tisztább városok és effektívebb közlekedés megvalósítása .
szerző
-
Knáb István Gellért
Járműmérnöki
alapképzés (BA/BSc)
konzulens
-
Kővári Bálint
PhD hallgató, Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék
