Fugu-MT 論文翻訳(概要): DynamicLight: Two-Stage Dynamic Traffic Signal Timing

論文の概要: DynamicLight: Two-Stage Dynamic Traffic Signal Timing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01025v2
Date: Thu, 2 May 2024 10:17:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-03 22:58:28.179883
Title: DynamicLight: Two-Stage Dynamic Traffic Signal Timing
Title（参考訳）: DynamicLight: 2段階の動的信号タイミング
Authors: Liang Zhang, Yutong Zhang, Shubin Xie, Jianming Deng, Chen Li,
Abstract要約: 我々はDynamicLightという新しい2段階のTSCフレームワークを紹介した。このフレームワークは、最適なトラフィックフェーズを決定するためのフェーズ制御戦略と、対応するフェーズ期間を決定するための期間制御戦略とを同時に開始する。実験により、DynamicLightは最先端のTSCモデルより優れ、例外的なモデル一般化能力を示すことが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.755401336827692
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Reinforcement learning (RL) is gaining popularity as an effective approach for traffic signal control (TSC) and is increasingly applied in this domain. However, most existing RL methodologies are confined to a single-stage TSC framework, primarily focusing on selecting an appropriate traffic signal phase at fixed action intervals, leading to inflexible and less adaptable phase durations. To address such limitations, we introduce a novel two-stage TSC framework named DynamicLight. This framework initiates with a phase control strategy responsible for determining the optimal traffic phase, followed by a duration control strategy tasked with determining the corresponding phase duration. Experimental results show that DynamicLight outperforms state-of-the-art TSC models and exhibits exceptional model generalization capabilities. Additionally, the robustness and potential for real-world implementation of DynamicLight are further demonstrated and validated through various DynamicLight variants. The code is released at https://github.com/LiangZhang1996/DynamicLight.
Abstract（参考訳）: 交通信号制御 (TSC) の効果的なアプローチとして強化学習 (RL) が普及し, この領域での利用が増加している。しかし、既存のほとんどのRL手法はシングルステージのTSCフレームワークに限られており、主に一定の動作間隔で適切な信号位相を選択することに焦点を当てており、柔軟性がなく、適応性も低い。このような制約に対処するために,DynamicLight という新しい2段階の TSC フレームワークを導入する。このフレームワークは、最適なトラフィックフェーズを決定するためのフェーズ制御戦略と、対応するフェーズ期間を決定するための期間制御戦略とを同時に開始する。実験により、DynamicLightは最先端のTSCモデルより優れ、例外的なモデル一般化能力を示すことが示された。さらに、DynamicLightの実際の実装の堅牢性やポテンシャルは、様々なDynamicLight変種によってさらに実証され、検証される。コードはhttps://github.com/LiangZhang1996/DynamicLightで公開されている。

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