【标题】Reinforcement learning in urban network traffic signal control: A systematic literature review

【作者团队】Mohammad Noaeen, Atharva Naik, Liana Goodman, Jared Crebo, Taimoor Abrar

【发表日期】 2022.03.17

【论文链接】https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417422002858

【推荐理由】交通信号控制（TSC）效率的提高已被发现能改善城市交通和提高生活质量。最近，强化学习（RL）在TSC的各个领域得到了广泛的应用，本文进行了一次系统的文献综述，作为一次系统的、全面的、可重复的综述，以剖析所有在网络级TSC领域应用RL的现有研究，为简洁起见，称为NTSC中的RL或RL-NTSC。该综述仅针对在两个或两个以上交叉口的网络中测试拟议方法的网络级文章。这篇综述涵盖了从1994年到2020年3月发表的来自30个国家的160篇同行评议文章。本研究的目标是为研究界提供统计和概念知识，总结存在证据，描述RL在NTSC领域的应用，探索定义范围内的所有应用方法和主要首次事件，并根据当前研究中探索的研究问题确定进一步研究的领域。

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