論文の概要: Traffic Signal Control with Communicative Deep Reinforcement Learning Agents: a Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01347v4
• Date: Tue, 5 Dec 2023 13:00:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 20:48:52.635505
• Title: Traffic Signal Control with Communicative Deep Reinforcement Learning Agents: a Case Study
• Title（参考訳）: 通信深部強化学習エージェントを用いた交通信号制御 : 事例研究
• Authors: Paolo Fazzini, Isaac Wheeler, Francesco Petracchini
• Abstract要約: 我々は最近提案されたマルチエージェント強化学習アルゴリズムであるマルチエージェント・アドバンテージ・アクター・クリティカル(MA2C)を分析した。 我々は,MA2Cと独立アドバンテージ・アクター・クリティカル(IA2C)や他の強化学習や強化学習アルゴリズムを比較した。 この結果から,擬似ランダム車流を訓練したMA2Cは,代替手法よりも優れた性能を発揮する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this work we analyze Multi-Agent Advantage Actor-Critic (MA2C) a recently proposed multi-agent reinforcement learning algorithm that can be applied to adaptive traffic signal control (ATSC) problems. To evaluate its potential we compare MA2C with Independent Advantage Actor-Critic (IA2C) and other Reinforcement Learning or heuristic based algorithms. Specifically, we analyze MA2C theoretically with the framework provided by non-Markov decision processes, which allows a deeper insight of the algorithm, and we critically examine the effectiveness and the robustness of the method by testing it in two traffic areas located in Bologna (Italy) simulated in SUMO, a software modeling tool for ATSC problems. Our results indicate that MA2C, trained with pseudo-random vehicle flows, is a promising technique able to outperform the alternative methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,適応交通信号制御(ATSC)問題に適用可能なマルチエージェント強化学習アルゴリズムであるマルチエージェント・アドバンテージ・アクタ・クリティカル(MA2C)を分析する。 その可能性を評価するために、ma2cを独立アドバンテージアクタ-クリティック(ia2c)や他の強化学習やヒューリスティックベースアルゴリズムと比較する。 具体的には,アルゴリズムの深い洞察を可能にする非マルコフ決定過程の枠組みを用いて理論的にma2cを解析し,atsc問題に対するソフトウェアモデリングツールであるsumoでシミュレートされたbologna(イタリア)にある2つのトラフィックエリアでテストすることにより,手法の有効性と堅牢性について批判的に検討する。 この結果から,擬似ランダム車流を訓練したMA2Cは,代替手法よりも優れた性能を発揮する可能性が示唆された。

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