基于容量
分类
控制
例如，链路26的出行成本较基于容量的控制降低44.5%；
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在五叉路口中度扰动场景中，该方法经过28次模型化行为调整迭代后达到均衡，RAI为0.3547，较等饱和控制、基于容量的控制和固定配时分别降低23.1%、69.4%和71.0%。
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所提出方法与等饱和控制、基于容量的控制和固定配时控制进行比较。
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然而，固定配时、基于容量的控制和等饱和控制主要依据预设规则分配绿灯时间，难以主动学习扰动后“交通状态-信号决策-出行者行为”之间持续变化的反馈关系。
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相较等饱和控制、基于容量的控制和固定配时控制，RAI分别降低44.6%、59.4%和51.7%。
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等饱和控制、基于容量的控制和固定配时分别需要49、70和59次迭代。
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效果
例如，链路26的出行成本较基于容量的控制降低44.5%；
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在五叉路口中度扰动场景中，该方法经过28次模型化行为调整迭代后达到均衡，RAI为0.3547，较等饱和控制、基于容量的控制和固定配时分别降低23.1%、69.4%和71.0%。
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相较等饱和控制、基于容量的控制和固定配时控制，RAI分别降低44.6%、59.4%和51.7%。
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