Browsing by Author "Cheng, Tung-Chun"

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    基於強化學習之高速公路路肩流量管制策略
    (2020) 鄭東濬; Cheng, Tung-Chun
    為解決在公速公路上的交通壅塞情況，透過行車速度、通行車流量以及紅綠燈等都是現行的方式以控制交通。在壅塞情形發生時，透過外力的介入，來想辦法控制整體狀況，不要讓交通壅塞更加惡化。所幸在現代車聯網愈趨開發穩定的情況，透過(Vehicle to Vehicle, V2V)或是(Vehicle to Infrastructure, V2I)等方式，能夠更快速的將交通舒緩策略傳遞給所有在此範圍運行中的車輛，並讓他們及時地做出反應來幫助整體交通的舒緩。 在本篇研究中提出基於強化學習的路肩通行車流量管制策略(Reinforcement Learning Approach for Adaptive Road Shoulder Traffic Control, ARSTC)。不同於傳統固定路肩開放時間的方式，本研究提出適用且合乎現行高公局法規之下的路肩管制策略，藉由結合強化學習(Reinforcement Learning)的技術，使其能夠對應不同車流的情況，推薦不同的管制策略。透過在模擬環境的實驗結果 (Simulation of Urban Mobility, SUMO)，ARSTC能夠依照整體的車流變化來判斷是否開放路肩通行，讓路肩通行的車流量能夠控制在安全的範圍內，且能夠最小化與原本無管制車流的壅塞時間差異，來達到最安全且有效率的路肩通行環境。