論文の概要: Leveraging Queue Length and Attention Mechanisms for Enhanced Traffic Signal Control Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00006v3
• Date: Mon, 25 Sep 2023 07:50:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 05:24:35.123172
• Title: Leveraging Queue Length and Attention Mechanisms for Enhanced Traffic Signal Control Optimization
• Title（参考訳）: 交通信号制御最適化のための待ち時間と注意機構の活用
• Authors: Liang Zhang, Shubin Xie, Jianming Deng
• Abstract要約: 本稿では、待ち行列長を効率的な状態表現として利用する交通信号制御(TSC)について述べる。 複数の実世界のデータセットに関する総合的な実験は、我々のアプローチの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0309252269809264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) techniques for traffic signal control (TSC) have gained increasing popularity in recent years. However, most existing RL-based TSC methods tend to focus primarily on the RL model structure while neglecting the significance of proper traffic state representation. Furthermore, some RL-based methods heavily rely on expert-designed traffic signal phase competition. In this paper, we present a novel approach to TSC that utilizes queue length as an efficient state representation. We propose two new methods: (1) Max Queue-Length (M-QL), an optimization-based traditional method designed based on the property of queue length; and (2) AttentionLight, an RL model that employs the self-attention mechanism to capture the signal phase correlation without requiring human knowledge of phase relationships. Comprehensive experiments on multiple real-world datasets demonstrate the effectiveness of our approach: (1) the M-QL method outperforms the latest RL-based methods; (2) AttentionLight achieves a new state-of-the-art performance; and (3) our results highlight the significance of proper state representation, which is as crucial as neural network design in TSC methods. Our findings have important implications for advancing the development of more effective and efficient TSC methods. Our code is released on Github (https://github. com/LiangZhang1996/AttentionLight).
• Abstract（参考訳）: 近年,交通信号制御(TSC)のための強化学習(RL)技術が普及している。 しかしながら、既存のRLベースのTSC手法のほとんどは、適切なトラフィック状態表現の重要性を無視しながら、主にRLモデル構造にフォーカスする傾向にある。 さらに、一部のRLベースの手法は、専門家が設計した信号位相の競合に大きく依存している。 本稿では,待ち行列長を効率的な状態表現として活用する新しいTSC手法を提案する。 提案手法は,(1)最大待ち行列長(m-ql),(2)位相関係の人間知識を必要とせずに信号位相相関を捕捉する自己アテンション機構を用いたrlモデルである attentionlight である。 1) m-ql法は最新のrlベースの手法を上回り, (2) attentionlightは新しい最先端性能を達成し,(3)本研究では,tsc法におけるニューラルネットワーク設計と同じくらい重要な適切な状態表現の重要性を強調する。 本研究は,より効率的かつ効率的なTSC法の開発に重要な意味を持つ。 私たちのコードはgithubでリリースされています(https://github.com/liangzhang1996/attentionlight)。

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