Coordinated Variable Speed Limit Control for Consecutive Bottlenecks on Freeways Using Multiagent Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
Most of the current variable speed limit (VSL) strategies are designed to alleviate congestion in relatively short freeway segments with a single bottleneck. However, in reality, consecutive bottlenecks can occur simultaneously due to the merging flow from multiple ramps. In such situations, the existing strategies use multiple VSL controllers that operate independently, without considering the traffic flow interactions and speed limit differences. In this research, we introduced a multiagent reinforcement learning-based VSL (MARL-VSL) approach to enhance collaboration among VSL controllers. The MARL-VSL approach employed a centralized training with decentralized execution structure to achieve a joint optimal solution for a series of VSL controllers. The consecutive bottleneck scenarios were simulated in the modified cell transmission model to validate the effectiveness of the proposed strategy. An independent single-agent reinforcement learning-based VSL (ISARL-VSL) and a feedback-based VSL (feedback-VSL) were also applied for comparison. Time-varying heterogeneous traffic flow stemming from the mainline and ramps was loaded into the freeway network. The results demonstrated that the proposed MARL-VSL achieved superior performance compared to the baseline methods. The proposed approach reduced the total time spent by the vehicles by 18.01% and 17.07% in static and dynamic traffic scenarios, respectively. The control actions of the MARL-VSL were more appropriate in maintaining a smooth freeway traffic flow due to its superior collaboration performance. More specifically, the MARL-VSL significantly improved the average driving speed and speed homogeneity across the entire freeway.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».