本書圍繞城市交通信號控制難題，綜合運用智能計算與深度強化學習技術(shù)展開介紹。開篇闡述了交通擁堵現(xiàn)狀及智能交通系統(tǒng)發(fā)展背景，梳理了交通信號控制技術(shù)的研究現(xiàn)狀。接著針對多交叉口信號協(xié)同控制，提出半分布式三層框架及相應優(yōu)化模型與算法；針對傳統(tǒng)車流動力學建模局限，引入單智能體深度強化學習方法，創(chuàng)新動作空間、獎勵函數(shù)等；針對多交叉口信號控制難題，提出新算法并結(jié)合平均場理論等機制，解決維度災難和Q值過估計問題。