一種基于CW攻擊對智能單交叉口的對抗擾動生成方法,根據現有的深度強化學習中的DQN算法訓練控制單交叉口的自適應的智能交通燈模型,根據智能交通燈模型對當前相位的偏好程度判斷當前狀態是否具有攻擊價值,利用基于CW攻擊結合優化梯度排序以及輸入狀態(即車輛在相應路段的空間分布)的離散性生成對抗樣本,最后通過在SUMO中交通流的流暢程度,車輛隊列長度以及總體等待時間的變化檢驗攻擊效果。本發明減少了攻擊被發現的概率,且攻擊效果好。
聲明:
“基于CW攻擊對智能單交叉口的對抗擾動生成方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)