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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.9
- 수록면
- 358 - 363 (7page)
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Recently, various studies have been conducted on reinforcement learning for traffic signal control. However, these studies have a limited environment and didn"t consider the perspective of drivers. It will be possible to operate a coordinated signal for the driver"s predictability and a cycle with a realistic minimum green time. In this study, to achieve these two objectives, we studied whether the coordinated signal situation can be learned considering the state of the adjacent intersection. Reinforcement learning is used for optimization, the state of adjacent intersections was reflected and an appropriate reward was found. In addition, more methodologies for coordination and actual road network data will be applied. It is expected that future research can be expanded to a multi-intersection environment and intersections between coordinated arteries to progress vehicles.
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