强化学习交通信号灯控制：基于经验回放的智能体训练

首先，我们对智能体的参数进行初始化，并从已知的实验数据中获取当前的交通状态作为输入。然后，我们使用'ε-greedy'策略根据神经网络输出的动作Q值来选择动作。接下来，我们构建一个四元组，将当前交通状态、选择的动作、下一个步长的奖励值和交通状态作为输入，并将该四元组存储在经验回放池中。最后，我们按照经验优先级对经验池进行排序，并从中随机抽取小批量数据来更新主神经网络的参数。与此同时，为了提高强化学习的稳定性，我们以较低的速率更新目标网络。这种方法可以有效地使主神经网络的输出值接近目标Q值，从而选择具有最大Q值的动作以获得最优的信号相位切换策略。