摘要：本研究针对高速公路收费站车道配置优化问题，提出了一种基于强化学习的动态车道配置策略。根据车辆通过收费站的交通行为构建高速公路收费站仿真环境，将复杂的车道配置问题转化为考虑收费站运营成本、用户延误和拥堵惩罚的明确量化指标的目标函数，借助强化学习网络的训练，动态优化收费站车道资源配置策略。模型能够实时学习并动态调整车道配置，以应对交通流量和模式的动态变化。实验对比了强化学习优化方法与传统离线优化方法，结果表明，PPO方法在全程平均排队数上降低了12.45%，在平均通过时间的波动范围上缩小了26.94%，PPO算法在减少排队长度和降低通行时间波动方面具有优势，特别是在高峰时段动态车道配置策略展现出更高的适应性和灵活性，提升了收费站的运营效率。
文章目录
0 引言
1 问题的描述与建模
1.1问题分析
1.2问题转化
1.2.1状态空间
1.2.2动作空间
1.2.3奖励函数设计
2 基于PPO的高速公路收费站车道配置模型构建
2.1算法对比与选取
2.2基于PPO的模型训练参数更新
3仿真实验及结果分析
3.1 Anylogic环境模型构建
3.2环境仿真模型验证
3.3基于PPO算法的车道配置策略实验
3.4基于OptQuest的车道配置对比实验
3.5实验结果对比分析
4结论
