摘要
随着城市化进程的加速发展，交通拥堵问题日益严峻，智能交通信号控制成为了缓解交通压力的关键手段。
深度强化学习作为人工智能领域的前沿技术，为解决交通信号控制问题提供了新的思路。
本文首先介绍了深度强化学习和交通信号控制的基本概念，并回顾了交通信号控制的发展历程，从传统的定时控制、感应控制到自适应控制，再到基于深度强化学习的智能控制方法。
然后，本文重点综述了深度强化学习在交通信号控制中的研究现状，包括常用的深度强化学习算法（如DQN、DDPG、A3C等）以及它们在交通信号控制中的应用。
此外，本文还分析了现有研究中常用的交通流仿真平台和评估指标。
最后，本文总结了当前研究存在的挑战，并展望了未来的研究方向，例如多智能体强化学习、元强化学习以及可解释性等方面的研究。
关键词：深度强化学习；交通信号控制；智能交通；交通流仿真；文献综述
近年来，随着城市化进程的加速发展，交通拥堵问题日益严峻，对人们的出行效率、生活质量以及城市的可持续发展都带来了极大的负面影响。
传统的交通信号控制方法难以适应日益复杂的交通环境，因此，研究高效、智能的交通信号控制方法迫在眉睫。
深度强化学习作为人工智能领域的前沿技术，近年来在游戏博弈、机器人控制等领域取得了突破性进展。
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