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深度強化學習之高速公路主線與匝道聯合儀控策略—以國道5號為例

為了解決高速公路路肩開放時間的問題，作者楊皓宇 這樣論述：

國道5號高速公路為聯絡台灣東部的重要道路，因直接穿越雪山山脈相較其他聯絡道路行車時間大幅減少，吸引許多遊客利用該道路前往宜花東地區旅遊，造成國道5號在周末常態性的壅塞。這些壅塞將導致高速公路運作的效率降低，帶來龐大的社會成本。而高公局為此也提出許多需求管理策略，如匝道儀控、機動開放路肩大客車專用道、主線儀控、高乘載管制等。高公局目前控制匝道及主線的儀控率的方法，是依據車流回堵的長度進行動態查表法。本研究認為當前之管理措施能加以改進，遂利用深度強化學習方法建構聯合儀控策略，達成減緩或避免雪山隧道內發生壅塞。深度強化學習可免除對交通模型的假設，且透過神經網路帶入具有時空特性的交通特徵資料，能針對

變化迅速的交通環境做出最佳決策。本研究提出深度強化學習結合ALINEA匝道儀控的聯合儀控模型，並藉由Vissim車流模擬軟體進行策略學習。主線儀控代理會觀察高速公路各路段的流量、速率及密度資料，即時做出最佳決策，並配合獨立運作的匝道儀控系統，共同控制高速公路儀控管理策略。本研究以最小化車輛旅行時間為目標，將負的路網車輛數作為學習獎勵。而為了防堵主線儀控造成高速公路主線嚴重的車流回堵，另加入主線等候車輛數做為學習懲罰。聯合儀控模型經過500回合的訓練，模型得以收斂，最後與高公局現行策略及MRC PI-ALINEA模型分別進行比較。本研究提出之聯合儀控策略與高公局現行策略相比，小客車效率平均下降1

.03%，大客車效率平均提升16.53%；與MRC PI-ALINEA模型相比小客車效率平均下降25.13 %，大客車效率平均提升25.09 %。顯示本研究能擴大小客車與大客車之旅行時間差異。而從時空速率圖分析，在啟動儀控後一個小時，本研究確實能有效舒緩雪山隧道內車流壅塞情形，並使路段平均速率達70kph。