論文の概要: Reinforcement Learning for Mixed Autonomy Intersections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04686v1
• Date: Mon, 8 Nov 2021 18:03:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-09 15:29:11.636015
• Title: Reinforcement Learning for Mixed Autonomy Intersections
• Title（参考訳）: 混合自律神経節の強化学習
• Authors: Zhongxia Yan, Cathy Wu
• Abstract要約: シミュレーショントラフィックネットワークにおける混合自律性トラフィックを制御するためのモデルフリー強化学習手法を提案する。 本手法は,任意の数の制御車両に対して,局所的な観測に基づく分散制御が可能なマルチエージェントポリシー分解を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.771833920251869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a model-free reinforcement learning method for controlling mixed autonomy traffic in simulated traffic networks with through-traffic-only two-way and four-way intersections. Our method utilizes multi-agent policy decomposition which allows decentralized control based on local observations for an arbitrary number of controlled vehicles. We demonstrate that, even without reward shaping, reinforcement learning learns to coordinate the vehicles to exhibit traffic signal-like behaviors, achieving near-optimal throughput with 33-50% controlled vehicles. With the help of multi-task learning and transfer learning, we show that this behavior generalizes across inflow rates and size of the traffic network. Our code, models, and videos of results are available at https://github.com/ZhongxiaYan/mixed_autonomy_intersections.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,2方向と4方向の交差点のみを経由するシミュレーショントラヒックネットワークにおける混合自律交通制御のためのモデルフリー強化学習手法を提案する。 本手法は,任意の数の制御車両に対する局所観測に基づく分散制御が可能なマルチエージェントポリシー分解を利用する。 報奨がなくても、強化学習は車両が交通信号のような行動を示すように調整し、33-50%の制御された車両でほぼ最適スループットを達成することを実証する。 マルチタスク学習とトランスファー学習の助けを借りて,この動作がトラフィックネットワークの流入率とサイズをまたがって一般化することを示した。 結果のコード、モデル、ビデオはhttps://github.com/zhongxiayan/mixed_autonomy_intersectionsで閲覧できます。

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