【亲测免费】 基于DQN的交通信号控制Python+SUMO资源文件介绍

本资源文件提供了基于DQN（深度Q网络）的交通信号控制算法的实现，结合Python编程语言与SUMO（Simulation of Urban MObility）微观交通模拟器，旨在通过智能算法优化城市交通信号控制，减少交通拥堵，提高交通效率。

资源包含：

• 完整的Python代码实现
• SUMO配置文件
• 交通流量数据集
• 算法设计与分析文档

通过使用本资源，您可以：

• 学习如何将深度学习技术应用于交通信号控制
• 掌握SUMO模拟器的配置与使用方法
• 实践智能优化算法在交通管理领域的应用
• 分析和评估DQN算法在不同交通场景下的性能

使用说明

1. 确保已安装Python环境以及SUMO模拟器。
2. 根据算法文档，配置SUMO环境及Python脚本。
3. 运行Python脚本，观察算法在模拟环境中的表现。
4. 根据需要调整参数，优化算法性能。

注意事项

• 使用前请仔细阅读相关文档，确保理解算法原理和配置步骤。
• 资源文件仅供参考学习，未经授权禁止用于商业用途。

许可

此资源文件遵循MIT开源许可协议，使用时请遵守相关条款。