論文の概要: Can ChatGPT Enable ITS? The Case of Mixed Traffic Control via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08094v2
• Date: Mon, 25 Sep 2023 22:29:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 17:47:26.085075
• Title: Can ChatGPT Enable ITS? The Case of Mixed Traffic Control via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ChatGPTは可能なのか? 強化学習による混在交通制御の事例
• Authors: Michael Villarreal, Bibek Poudel, Weizi Li
• Abstract要約: 本研究では、初心者がChatGPTを利用して複雑な混在交通制御問題を解くことができるかどうかを検討する。 交差点とボトルネックに関しては、ChatGPTは初心者のみの能力と比較して、成功しているポリシーの数を150%、136%増加させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9413548770753521
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The surge in Reinforcement Learning (RL) applications in Intelligent Transportation Systems (ITS) has contributed to its growth as well as highlighted key challenges. However, defining objectives of RL agents in traffic control and management tasks, as well as aligning policies with these goals through an effective formulation of Markov Decision Process (MDP), can be challenging and often require domain experts in both RL and ITS. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) such as GPT-4 highlight their broad general knowledge, reasoning capabilities, and commonsense priors across various domains. In this work, we conduct a large-scale user study involving 70 participants to investigate whether novices can leverage ChatGPT to solve complex mixed traffic control problems. Three environments are tested, including ring road, bottleneck, and intersection. We find ChatGPT has mixed results. For intersection and bottleneck, ChatGPT increases number of successful policies by 150% and 136% compared to solely beginner capabilities, with some of them even outperforming experts. However, ChatGPT does not provide consistent improvements across all scenarios.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントトランスポーテーションシステム(ITS)における強化学習(RL)アプリケーションの増加は、その成長に寄与し、重要な課題を強調している。 しかし、交通制御と管理タスクにおけるRLエージェントの目的の定義や、マルコフ決定プロセス(MDP)の効果的な定式化によるポリシーの整合は困難であり、RLとITSの両方のドメインエキスパートを必要とすることが多い。 gpt-4のような大規模言語モデル(llm)の最近の進歩は、その幅広い一般的な知識、推論能力、様々なドメインにおける共通性優先性を強調している。 そこで本研究では,70名の参加者を対象とした大規模ユーザ調査を行い,初心者が複雑な混合交通制御問題に対してchatgptを活用できるかどうかを検討する。 リングロード、ボトルネック、交差点を含む3つの環境がテストされている。 ChatGPTには様々な結果がある。 交点とボトルネックのために、chatgptは、初心者の能力よりも150%と136%の成功ポリシーの数を増加させ、そのうちのいくつかは専門家を上回っている。 しかし、ChatGPTはすべてのシナリオで一貫した改善を提供していない。

関連論文リスト

• QuadrupedGPT: Towards a Versatile Quadruped Agent in Open-ended Worlds [51.05639500325598]
  QuadrupedGPTは、幅広い複雑なタスクを、ペットに匹敵する俊敏性でマスターするように設計された汎用エージェントである。 我々のエージェントは、大規模マルチモーダルモデル(LMM)を用いて、人間の命令と環境コンテキストを処理する。 長期的な目標を実行可能なサブゴールのシーケンスに分解できる問題解決機能を備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T12:14:24Z)
• ChatGLM-RLHF: Practices of Aligning Large Language Models with Human Feedback [86.87638927637005]
  ChatGLMは、大規模言語モデル(LLM)を利用した、無償のAIサービスである。 本稿では,ChatGLM-RLHFパイプラインについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T05:39:36Z)
• StrategyLLM: Large Language Models as Strategy Generators, Executors, Optimizers, and Evaluators for Problem Solving [76.5322280307861]
  StrategyLLM は LLM が帰納的推論、特定のタスクインスタンスからの一般的な戦略の導出、帰納的推論を可能にし、これらの一般的な戦略を特定のタスク例に適用し、一般化可能で一貫した数発のプロンプトを構築する。 実験の結果、StrategyLLMは、数学推論(34.2%$rightarrow$38.8%)、コモンセンス推論(70.3%$rightarrow$72.5%)、アルゴリズム推論(73.7%$rightarrow$85.0)を含む、4つの難しいタスクにまたがる13のデータセットに対して、人間によるアノテートソリューションを必要とする競争ベースラインのCoT-SCよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T09:18:09Z)
• Exploring ChatGPT's Capabilities on Vulnerability Management [56.4403395100589]
  我々は、70,346のサンプルを含む大規模なデータセットを用いて、完全な脆弱性管理プロセスを含む6つのタスクでChatGPTの機能を探求する。 注目すべき例として、ChatGPTのソフトウェアバグレポートのタイトル生成などのタスクにおける熟練度がある。 以上の結果から,ChatGPTが抱える障害が明らかとなり,将来的な方向性に光を当てた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-11T11:01:13Z)
• TrafficGPT: Viewing, Processing and Interacting with Traffic Foundation Models [10.904594811905778]
  TrafficGPTはChatGPTと交通基盤モデルの融合である。 大きな言語モデルとトラフィックの専門知識をシームレスに相互運用することで、TrafficGPTは、この領域でAI機能を活用するための新しいアプローチを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T04:47:43Z)
• Unreflected Acceptance -- Investigating the Negative Consequences of ChatGPT-Assisted Problem Solving in Physics Education [4.014729339820806]
  大規模言語モデル(LLM)が、教育などの日常生活のセンシティブな領域に与える影響は、いまだ不明である。 本研究は,高次物理学教育に焦点をあて,問題解決戦略を検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T16:14:34Z)
• Extending the Frontier of ChatGPT: Code Generation and Debugging [0.0]
  OpenAIが開発したChatGPTは,さまざまな問題領域に取り組むために人工知能(AI)を活用することによって,新たな時代を迎えている。 本稿では,ChatGPTのプログラミング問題に対する有効性について検討し,時間とメモリの複雑さの観点から,その解の正しさと効率性について検討する。 この研究は、ChatGPTが正しいソリューションを提供することができた問題の割合を示すため、総成功率は71.875%であることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T06:06:58Z)
• Progression Cognition Reinforcement Learning with Prioritized Experience for Multi-Vehicle Pursuit [19.00359253910912]
  本稿では,都市交通現場におけるMVPの優先体験を考慮した認知強化学習を提案する。 PEPCRL-MVPは優先順位付けネットワークを使用して、各MARLエージェントのパラメータに従ってグローバルエクスペリエンス再生バッファの遷移を評価する。 PEPCRL-MVPはTD3-DMAPよりも3.95%効率を向上し、その成功率はMADDPGよりも34.78%高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T08:10:46Z)
• MARLIN: Soft Actor-Critic based Reinforcement Learning for Congestion Control in Real Networks [63.24965775030673]
  そこで本研究では,汎用的な渋滞制御(CC)アルゴリズムを設計するための新しい強化学習(RL)手法を提案する。 我々の解であるMARLINは、Soft Actor-Criticアルゴリズムを用いてエントロピーとリターンの両方を最大化する。 我々は,MARLINを実ネットワーク上で訓練し,実ミスマッチを克服した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T18:27:20Z)
• A Survey of Meta-Reinforcement Learning [69.76165430793571]
  我々は,メタRLと呼ばれるプロセスにおいて,機械学習問題自体として,より優れたRLアルゴリズムを開発した。 本稿では,タスク分布の存在と各タスクに利用可能な学習予算に基づいて,高レベルでメタRL研究をクラスタ化する方法について議論する。 RL実践者のための標準ツールボックスにメタRLを組み込むことの道程について,オープンな問題を提示することによって,結論を下す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T12:01:41Z)
• Independent Reinforcement Learning for Weakly Cooperative Multiagent Traffic Control Problem [22.733542222812158]
  本研究では,irl(independent reinforcement learning)を用いて複雑な交通協調制御問題を解く。 そこで, 交通制御問題を部分的に観測可能な弱協調交通モデル (PO-WCTM) としてモデル化し, 交差点群全体の交通状況を最適化する。 実験の結果,CIL-DDQNはトラヒック制御問題のほぼすべての性能指標において,他の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-22T07:55:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。