論文の概要: Lyapunov Function Consistent Adaptive Network Signal Control with Back Pressure and Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02612v1
• Date: Thu, 6 Oct 2022 00:22:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 16:08:33.877681
• Title: Lyapunov Function Consistent Adaptive Network Signal Control with Back Pressure and Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: バックプレッシャと強化学習を用いたリアプノフ関数整合適応型ネットワーク信号制御
• Authors: Chaolun Ma, Bruce Wang, Zihao Li, Ahmadreza Mahmoudzadeh, Yunlong Zhang
• Abstract要約: 我々はリアプノフ制御関数を用いて、交叉車線流の重み付けによる差分待ち行列長に等しいバックプレッシャー法を導出する。 提案手法は, 旅客交通流と貨物交通との混合流下での従来のRL法とRL法との比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.671452007648402
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research studies the network traffic signal control problem. It uses the Lyapunov control function to derive the back pressure method, which is equal to differential queue lengths weighted by intersection lane flows. Lyapunov control theory is a platform that unifies several current theories for intersection signal control. We further use the theorem to derive the flow-based and other pressure-based signal control algorithms. For example, the Dynamic, Optimal, Real-time Algorithm for Signals (DORAS) algorithm may be derived by defining the Lyapunov function as the sum of queue length. The study then utilizes the back pressure as a reward in the reinforcement learning (RL) based network signal control, whose agent is trained with double Deep Q-Network (Double-DQN). The proposed algorithm is compared with several traditional and RL-based methods under passenger traffic flow and mixed flow with freight traffic, respectively. The numerical tests are conducted on a single corridor and on a local grid network under three traffic demand scenarios of low, medium, and heavy traffic, respectively. The numerical simulation demonstrates that the proposed algorithm outperforms the others in terms of the average vehicle waiting time on the network.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ネットワーク交通信号制御問題について検討する。 リアプノフ制御関数を用いて、交叉レーンフローによって重み付けられた差分キュー長に等しいバックプレッシャー法を導出する。 リャプノフ制御理論(lyapunov control theory)は、交差信号制御の現在の理論のいくつかを統合するプラットフォームである。 さらに, この定理を用いて, 流れ系および他の圧力系信号制御アルゴリズムを導出する。 例えば、DORAS(Dynamic, Optimal, Real-time Algorithm for Signals)アルゴリズムは、リアプノフ関数をキュー長の和として定義することで導出することができる。 この研究は、後圧を強化学習(RL)に基づくネットワーク信号制御(Double-DQN)の報酬として利用し、そのエージェントは二重Qネットワーク(Double-DQN)で訓練される。 提案手法は, 旅客交通流と貨物交通の混合流における従来のRL法とRL法を比較した。 この数値実験は,低,中,高トラフィックの3つの交通需要シナリオの下で,1つの廊下とローカルグリッドネットワーク上で実施される。 数値シミュレーションにより,提案手法がネットワーク上の平均車両待ち時間において他のアルゴリズムよりも優れていることを示す。

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