1. 题目来源
近年来，随着城市化进程的加速推进，交通拥堵问题日益严峻，对社会经济发展和居民出行体验造成极大负面影响。
传统的交通灯控制方法难以适应日益复杂的交通环境，因此亟需探索更加智能、高效的交通信号控制策略。
深度强化学习作为人工智能领域的前沿技术，为解决交通灯控制难题提供了新的思路。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成的主要内容包括：1.深入研究深度强化学习和交通灯控制的相关理论基础，包括深度学习、强化学习、深度强化学习算法、交通流理论等。
2.构建交通灯控制问题的仿真环境，包括交通路网环境构建、交通流仿真模型、交通灯控制目标等。
3.设计基于深度强化学习的交通灯控制算法，包括状态空间、动作空间和奖励函数设计，算法选择与改进，算法流程设计，算法参数设置与优化等。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.本论文要求学生在导师指导下独立完成，研究过程中应认真阅读相关文献，掌握深度强化学习和交通灯控制的基本理论和方法。
2.要求学生具备一定的编程能力，能够使用Python等编程语言实现所设计的算法，并进行仿真实验。
3.要求学生撰写格式规范的学术论文，并进行答辩。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李浩然,郭松涛,李龙澍,等.基于深度强化学习的智能交通信号控制研究综述[J].计算机工程与应用,2022,58(13):7-21.
2.刘天宇,邵杰,周晶,等.基于深度强化学习的交通信号控制方法综述[J].计算机工程与应用,2021,57(19):16-26.
3.杨柳青,王殿海.基于深度强化学习的交通信号控制方法综述[J].计算机应用,2021,41(06):1561-1571.
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