【摘 要】
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将模拟退火算法的Metropolis准则用于平衡模糊Q学习中探索和扩张之间的关系，提出基于Metropolis准则的模糊Q学习算法Simulated Annealing Fuzzy Q—learning（SA—FQL）。利用SA—
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将模拟退火算法的Metropolis准则用于平衡模糊Q学习中探索和扩张之间的关系，提出基于Metropolis准则的模糊Q学习算法Simulated Annealing Fuzzy Q—learning（SA—FQL）。利用SA—FQL算法优化区域的公共周期，在给定周期的基础上再用SA—FQL算法优化区域中各干线相邻两路口的相位差，最后根据交通流量确定各路口的绿信比。TSIS仿真结果表明，相比基于Q学习和模糊Q学习的控制方法，该方法能显著提高学习速度和交通效率。
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