基于深度强化学习的多车道自适应交通信号控制(PyTorch框架+PyQt界面)

# Vissim-Python-PyTorch-DQN #### 介绍 针对常见的双向六车道四相位单交叉口，使用深度强化学习研究自适应交通信号控制，只考虑直行和左转车道。本文与一般的DRL控制方法不同。状态为目前实际检测器能够获取的每周期的车流量、平均车速、排队长度数据，动作为适合有倒计时显示器的固定周期下的不同绿信比。基于Vissim交通仿真软件，使用Python完成COM接口开发，封装为Gym环境，设计PyQt界面，完成PyTorch框架的DQN算法。 #### 安装教程 1. 安装依赖包 ```shell pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ PyQt5 numpy matplotlib pandas pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pywin32 gym psutil ``` 2. 安装Pytorch 安装cpu版本命令如下： ```shell pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ torch torchvision torchaudio ``` 安装gpu版本稍微复杂一些，可以根据网上教程自行下载 3. 安装打包工具 ```shell pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pyinstaller ``` #### 使用说明 1. 使用本项目前请确保已经安装了python3，运行python --version可以查看当前python版本，本项目测试时使用的python版本为：Python 3.10.4 2. 使用本软件的最佳显示器分辨率为：1920x1080，缩放比例：100% 3. python main.py