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基于深度强化学习的全息快速路主动交通管控方法研究

摘要

快速路作为城市交通网络的骨干，其通行效率与安全水平直接影响区域的整体交

通运行状态。然而，传统被动管控模式依赖事后响应与人工干预，滞后性强，全局优

化能力不足。相比之下，主动交通管控通过实时感知与动态决策，能够有效疏解交通

瓶颈、提高通行效率、降低事故风险，成为提升快速路运行效能的重要手段。当前，

强化学习技术与全息道路