TY -的A2 - Chen Xinqiang盟——燕,Longhao AU -王,平盟——杨(AU -胡,Yu盟——汉玉盟——姚明,Junfeng PY - 2021 DA - 2021/09/01 TI -精炼应急救援车辆路径规划在拥挤的城市主干道通过强化学习方法SP - 8772688六世- 2021 AB -高速公路应急响应可以减少交通事故造成的损失。然而,城市主干道应急救援面临的高概率的意外事故造成的拥堵,使得救援路径复杂的计划。提出了一种改进路径规划方法,应急救援车辆在拥挤的城市主干道交通事故。首先,为应急救援路径规划环境车辆拥挤的城市主干道建立基于马尔可夫决策过程,其重点是主干道的体系结构,考虑到交通效率和车辆队列长度的路径规划;然后,优先体验重播深Q-network (PERDQN)强化学习算法用于路径规划在不同交通控制方案。该方法测试的部分东友谊路在西安,陕西省,中国。结果表明,与传统的最短路径方法相比,救援路线计划PERDQN减少了到达时间,67.1%的事故现场,和上游的事故点的队列长度缩短16.3%,这表明,该方法能够为紧急救援计划路径车辆在城市主干道拥堵,缩短到达时间,减少意外事故造成的车辆队列长度。SN - 0197 - 6729你2021/8772688 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2021/8772688——摩根富林明-杂志的先进运输PB - Hindawi KW - ER