論文の概要: Intelligent Traffic Light via Policy-based Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13817v1
• Date: Mon, 27 Dec 2021 18:11:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-28 16:51:26.677746
• Title: Intelligent Traffic Light via Policy-based Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 政策に基づく深層強化学習によるインテリジェントトラヒックライト
• Authors: Yue Zhu, Mingyu Cai, Chris Schwarz, Junchao Li, and Shaoping Xiao
• Abstract要約: 本研究では,都市移動シミュレータ上での信号制御エージェントの訓練に強化学習を用いる。 政策に基づく深層強化学習手法であるPPO(Proximal Policy Optimization)を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0796717061432
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intelligent traffic lights in smart cities can optimally reduce traffic congestion. In this study, we employ reinforcement learning to train the control agent of a traffic light on a simulator of urban mobility. As a difference from existing works, a policy-based deep reinforcement learning method, Proximal Policy Optimization (PPO), is utilized other than value-based methods such as Deep Q Network (DQN) and Double DQN (DDQN). At first, the obtained optimal policy from PPO is compared to those from DQN and DDQN. It is found that the policy from PPO performs better than the others. Next, instead of the fixed-interval traffic light phases, we adopt the light phases with variable time intervals, which result in a better policy to pass the traffic flow. Then, the effects of environment and action disturbances are studied to demonstrate the learning-based controller is robust. At last, we consider unbalanced traffic flows and find that an intelligent traffic light can perform moderately well for the unbalanced traffic scenarios, although it learns the optimal policy from the balanced traffic scenarios only.
• Abstract（参考訳）: スマートシティのインテリジェントな交通ライトは、交通渋滞を最適に減らすことができる。 本研究では,都市移動シミュレータ上で交通信号の制御エージェントを訓練するために強化学習を利用する。 従来の作業と異なり,政策に基づく深層強化学習手法であるPPO(Proximal Policy Optimization)が,Deep Q Network(DQN)やDouble DQN(DDQN)といった価値ベースの手法以外に利用される。 まず、PPOから得られた最適ポリシーをDQNおよびDDQNから得たポリシーと比較する。 PPOの方針は他の政策よりも優れていることが判明した。 次に,一定のインターバルのトラヒック光位相ではなく,時間間隔の異なる光位相を採用することにより,トラヒックフローを通過させるポリシが向上する。 そして,学習ベースコントローラが頑健であることを示すため,環境と行動障害の影響について検討した。 最終的に、バランスの取れていない交通の流れを考慮し、バランスの取れていない交通シナリオに対してインテリジェントな交通信号が適度に機能することを発見した。

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