論文の概要: A Deep Reinforcement Learning Approach for Traffic Signal Control Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06115v1
• Date: Tue, 13 Jul 2021 14:11:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-07-14 18:29:41.029547
• Title: A Deep Reinforcement Learning Approach for Traffic Signal Control Optimization
• Title（参考訳）: 交通信号制御最適化のための深層強化学習手法
• Authors: Zhenning Li, Chengzhong Xu, Guohui Zhang
• Abstract要約: 非効率な信号制御手法は、交通渋滞やエネルギー浪費などの多くの問題を引き起こす可能性がある。 本稿では,アクター・クリティカル・ポリシー・グラデーション・アルゴリズムを拡張し,マルチエージェント・ディープ・決定性ポリシー・グラデーション(MADDPG)法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.455497228170646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inefficient traffic signal control methods may cause numerous problems, such as traffic congestion and waste of energy. Reinforcement learning (RL) is a trending data-driven approach for adaptive traffic signal control in complex urban traffic networks. Although the development of deep neural networks (DNN) further enhances its learning capability, there are still some challenges in applying deep RLs to transportation networks with multiple signalized intersections, including non-stationarity environment, exploration-exploitation dilemma, multi-agent training schemes, continuous action spaces, etc. In order to address these issues, this paper first proposes a multi-agent deep deterministic policy gradient (MADDPG) method by extending the actor-critic policy gradient algorithms. MADDPG has a centralized learning and decentralized execution paradigm in which critics use additional information to streamline the training process, while actors act on their own local observations. The model is evaluated via simulation on the Simulation of Urban MObility (SUMO) platform. Model comparison results show the efficiency of the proposed algorithm in controlling traffic lights.
• Abstract（参考訳）: 非効率な信号制御手法は、交通渋滞やエネルギー浪費などの多くの問題を引き起こす可能性がある。 強化学習(rl)は、複雑な都市交通ネットワークにおける適応的交通信号制御のためのトレンドデータ駆動アプローチである。 ディープニューラルネットワーク(DNN)の開発は、学習能力をさらに強化するが、非定常環境、探索-探索ジレンマ、マルチエージェントトレーニングスキーム、連続アクションスペースなど、複数の信号化交差点を持つ交通ネットワークにディープRを適用する上ではまだ、いくつかの課題がある。 これらの問題に対処するため,本稿では,アクタ-批判的ポリシー勾配アルゴリズムを拡張したマルチエージェント・ディープ決定性ポリシー勾配法(MADDPG)を提案する。 MADDPGは集中学習と分散実行パラダイムを持ち、批評家はトレーニングプロセスの合理化に追加情報を使用し、アクターは自身のローカルな観察を行う。 本モデルは,都市移動度シミュレーション(SUMO)プラットフォーム上でのシミュレーションにより評価する。 モデル比較結果は,提案アルゴリズムの信号制御における効率性を示す。

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