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本計畫持續盤點人工智慧強化學習在號誌控制相關應用,在「都會區幹道強化學習號誌控制」部分,透過導入多任務強化學習演算法,以及通用環境之探討與建置,規劃以實測探討各時段與車流情境之泛用性,期望能提升人工智慧號誌控制模式之運作效率。在「交流道區域強化學習號誌協控」部分,以集中訓練/分散執行(CTDE)機制訓練多代理人,同時協調控制平面道路號誌與匝道儀控率,完成高速公路交流道匝道儀控與平面道路路口號誌協控之人工智慧強化學習號誌控制模型的發展與實作,及其運作量化效益分析,實測績效顯示:(1)臺北市中「中山北路與德行西路周邊3個路口」平日離峰與假日昏峰時段的路口平均停等延滯相較現況定時號誌控制平均改善15%;(2)臺南市「台86與台19甲路口」的整體路口延滯多優於現況動態時段號誌控制約2.5%;(3)中壢交流道周邊道路8個路口的整體路口停等延滯平均降低15%,均優於現況定時號誌控制。
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訂購本商品前請務必詳閱退換貨原則。作者:蕭偉政,許添本,謝秉均,董尚義,陳煒騰,黃業傑,林小淳,郭哲維,黃祖瑜,張益城,吳東凌,周家慶
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