总结以下这段文档，并将其在5句话内表达清楚，同时尽量保留对本文档的重要步骤信息：在未来电动汽车和未来城市交通规划中，车辆道间交汇点成为了引发交通瓶颈的重要制约因素。传统自动控制系统存在难以适应未来更复杂的交互模式的短板，及高度依赖预设规则和固定逻辑的问题。本文档致力于推动电动汽车的高效交通网络的发展，提出了一种基于深度强化学习（DRL）的智能交通信号控制算法，该算法能在线实时评估交通状况并动态调整交通控制策略。同时，为了确保交通系统的安全性与稳定性，本算法在设计时考虑了多种异常条件下的应对措施，例如车辆突然增多、天气条件不佳等。实际应用中的初步测试结果显示，针对复杂交通场景，该算法在减少拥堵、提高交通流量和服务质量方面表现出了显著优势。
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本文档关注未来城市中电动汽车的交通瓶颈问题，特别是车辆道间的交汇点。文中指出现有自动控制系统在面对更复杂交通模式中的不足。为了改善这一状况，提出了一种基于深度强化学习的智能交通信号控制算法，以实时评估交通状况并动态调整控制策略。该算法设计中还包括了对各种异常情况的应对措施，以确保安全。初步测试结果表明，该算法能够显著减少交通拥堵、提高车辆流量和服务质量。
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