Ramp Metering for a Distant Downstream Bottleneck Using Reinforcement Learning with Value Function Approximation
Notice bibliographique
Résumé
Ramp metering for a bottleneck located far downstream of the ramp is more challenging than for a bottleneck that is near the ramp. This is because under the control of a conventional linear feedback-type ramp metering strategy, when metered traffic from the ramp arrive at the distant downstream bottleneck, the state of the bottleneck may have significantly changed from when it is sampled for computing the metering rate; due to the considerable time, these traffic will have to take to traverse the long distance between the ramp and the bottleneck. As a result of such time-delay effects, significant stability issue can arise. Previous studies have mainly resorted to compensating for the time-delay effects by incorporating predictors of traffic flow evolution into the control systems. This paper presents an alternative approach. The problem of ramp metering for a distant downstream bottleneck is formulated as a Q-learning problem, in which an intelligent ramp meter agent learns a nonlinear optimal ramp metering policy such that the capacity of the distant downstream bottleneck can be fully utilized, but not to be exceeded to cause congestion. The learned policy is in pure feedback form in that only the current state of the environment is needed to determine the optimal metering rate for the current time. No prediction is needed, as anticipation of traffic flow evolution has been instilled into the nonlinear feedback policy via learning. To deal with the intimidating computational cost associated with the multidimensional continuous state space, the value function of actions is approximated by an artificial neural network, rather than a lookup table. The mechanism and development of the approximate value function and how learning of its parameters is integrated into the Q-learning process are well explained. Through experiments, the learned ramp metering policy has demonstrated effectiveness and benign stability and some level of robustness to demand uncertainties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».