GAN and Multi-Agent DRL Based Decentralized Traffic Light Signal Control
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive traffic light signal control (ATSC) is a promising paradigm for alleviating traffic congestion in intelligent transportation systems. Most of the existing methods require heavy traffic data exchange among neighboring intersections to achieve collaborative ATSC, which may not be supported by bandwidth-limited communication links in practice. In this article, we develop a communication-efficient decentralized ATSC framework for traffic networks with multiple intersections, where each intersection only exchanges traffic statistics with its neighboring intersections. In particular, the proposed framework consists of a generative adversarial network (GAN) based algorithm for traffic data recovery, and a multi-agent deep reinforcement learning (DRL) based decentralized ATSC algorithm for traffic efficiency enhancement. By adopting the value decomposition technique that establishes a nonlinear mapping from the local state-action values to the global reward, each intersection can independently determine its traffic light signal based on its local traffic data while achieving collaboration among neighboring intersections. Our proposed decentralized ATSC framework is scalable to large-scale traffic networks, and is also robust to traffic flow variations via interacting with the environment. Simulations show that our proposed algorithm can significantly reduce the vehicle travel time while maintaining high and stable traffic throughput.
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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 ».