論文の概要: Multi-agent Reinforcement Learning for Regional Signal control in
Large-scale Grid Traffic network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11899v2
- Date: Wed, 22 Mar 2023 07:34:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 11:03:58.948149
- Title: Multi-agent Reinforcement Learning for Regional Signal control in
Large-scale Grid Traffic network
- Title（参考訳）: 大規模グリッドトラフィックネットワークにおける地域信号制御のためのマルチエージェント強化学習
- Authors: Hankang Gu, Shangbo Wang
- Abstract要約: マルチエージェント強化学習(MARL)を用いた適応的な交通信号制御のための新しいトレーニングフレームワークを提案する。
本フレームワークは,ネットワーク境界外における仮想的交点によるバイアスを軽減するために,交差点と拡張分岐処理Q-Network(BDQ)と動的分岐処理Q-Network(DBDQ)の隣接性に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1678491628787455
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Adaptive traffic signal control with Multi-agent Reinforcement Learning(MARL)
is a very popular topic nowadays. In most existing novel methods, one agent
controls single intersections and these methods focus on the cooperation
between intersections. However, the non-stationary property of MARL still
limits the performance of the above methods as the size of traffic networks
grows. One compromised strategy is to assign one agent with a region of
intersections to reduce the number of agents. There are two challenges in this
strategy, one is how to partition a traffic network into small regions and the
other is how to search for the optimal joint actions for a region of
intersections. In this paper, we propose a novel training framework RegionLight
where our region partition rule is based on the adjacency between the
intersection and extended Branching Dueling Q-Network(BDQ) to Dynamic Branching
Dueling Q-Network(DBDQ) to bound the growth of the size of joint action space
and alleviate the bias introduced by imaginary intersections outside of the
boundary of the traffic network. Our experiments on both real datasets and
synthetic datasets demonstrate that our framework performs best among other
novel frameworks and that our region partition rule is robust.
- Abstract（参考訳）: 近年,MARL (Multi-Adnt Reinforcement Learning) を用いた適応信号制御が盛んである。
多くの新しい手法では、1つのエージェントが1つの交差点を制御し、これらの手法は交差点間の協調に焦点を当てている。
しかし、MARLの非定常特性は、トラフィックネットワークのサイズが大きくなるにつれて、上記の手法の性能を制限している。
妥協された戦略の1つは、あるエージェントに交点の領域を割り当ててエージェントの数を減らすことである。
この戦略には2つの課題があります。1つは、トラフィックネットワークを小さなリージョンに分割する方法と、もう1つは、交差点の領域に対する最適な共同アクションを探す方法です。
本稿では,この領域分割ルールを,交差点と拡張分岐 Q-Network (BDQ) と動的分岐 Q-Network (DBDQ) の隣接性に基づいて,共同行動空間の大きさの増大と,交通ネットワークの境界外における虚構交叉によるバイアスを軽減するための新しいトレーニングフレームワークであるRelegeLightを提案する。
実データセットと合成データセットの両方に関する実験は、我々のフレームワークが他の新しいフレームワークの中で最善を尽くし、我々の領域分割ルールが堅牢であることを示す。
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