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采用離散動作空間描述速度變化的智能車匯流模型不能滿足實際車流匯入場景的應(yīng)用要求，而深度確定性策略梯度（DDPG）結(jié)合策略梯度和函數(shù)近似方法，采用與深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并使用連續(xù)動作空間對問題進行描述，更適合描述智能車速度變化。為此，提出一種基于DDPG算法的智能車匯流模型，將匯流問題轉(zhuǎn)化為序列決策問題進行求解。實驗結(jié)果表明，與基于DQN的模型相比，該模型的收斂速度較快，穩(wěn)定性和成功率較高，更適合智能車匯入車輛場景的應(yīng)用。
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