1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着城市化进程的不断加快，交通拥堵问题日益严峻，对人们的出行效率和生活质量造成了极大影响。
传统的交通灯控制方法难以适应日益复杂的交通环境，因此，探索高效、智能的交通灯控制策略成为了亟待解决的关键问题。
本选题旨在研究基于深度强化学习的交通灯控制方法，旨在利用深度强化学习强大的感知和决策能力，实现对交通信号灯的智能控制，从而提高道路通行效率，缓解交通拥堵问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度强化学习在交通信号控制领域得到了广泛关注和应用。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对城市交通拥堵问题，研究基于深度强化学习的交通灯控制方法，主要内容包括：
1.交通环境建模:构建城市交通路网环境，采用微观交通仿真平台SUMO对交通流进行仿真，并设计相应的交通流生成模型，模拟真实的交通环境。
2.深度强化学习算法设计:研究深度强化学习算法，例如深度Q网络（DQN）、策略梯度算法等，并结合交通信号控制的特点进行改进，设计适用于交通信号控制的深度强化学习算法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和对比分析等方法进行研究。
首先，对深度强化学习和交通信号控制的相关理论进行深入研究，包括深度学习、强化学习、深度强化学习算法、交通流理论等，为后续研究奠定理论基础。
其次，选择合适的交通仿真平台，例如SUMO，构建交通路网环境，并设计交通流生成模型，模拟真实的交通环境，为算法训练和测试提供数据支持。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种改进的深度强化学习算法，针对交通信号控制的特点，对现有的深度强化学习算法进行改进，以提高算法的效率和性能。
2.构建一种更贴近实际的交通环境模型，考虑多种交通参与者的行为特征和相互影响，使仿真结果更具说服力。
3.设计一种新的奖励函数，综合考虑多种交通指标，例如车辆平均延误时间、车辆平均排队长度、道路通行能力等，以实现交通信号控制的多目标优化。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李浩然,郭松涛,李龙澍,等.基于深度强化学习的智能交通信号控制研究综述[J].计算机工程与应用,2022,58(13):7-21.
2.刘天宇,邵杰,周晶,等.基于深度强化学习的交通信号控制方法综述[J].计算机工程与应用,2021,57(19):16-26.
3.杨柳青,王殿海.基于深度强化学习的交通信号控制方法综述[J].计算机应用,2021,41(06):1561-1571.
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