强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。在交通运输领域，强化学习已经展现出巨大的潜力，可以帮助解决交通拥堵、节能减排等问题。以下是强化学习在交通运输领域的一些应用：
应用场景
智能交通信号控制
- 通过强化学习，智能交通信号控制系统可以根据实时交通流量调整信号灯的配时，从而提高道路通行效率，减少交通拥堵。
自动驾驶汽车
- 强化学习可以帮助自动驾驶汽车学习驾驶策略，包括路径规划、速度控制、避障等，提高驾驶安全性和舒适性。
公共交通调度
- 通过强化学习，公共交通调度系统可以优化车辆调度策略，提高线路利用率，降低运营成本。
物流配送
- 强化学习可以帮助物流配送系统优化配送路线，减少配送时间，降低运输成本。
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