論文の概要: Cooperative Multi-Objective Reinforcement Learning for Traffic Signal Control and Carbon Emission Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09662v2
• Date: Sun, 16 Jul 2023 07:29:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 18:29:06.928056
• Title: Cooperative Multi-Objective Reinforcement Learning for Traffic Signal Control and Carbon Emission Reduction
• Title（参考訳）: 交通信号制御と炭素排出削減のための協調多目的強化学習
• Authors: Cheng Ruei Tang, Jun Wei Hsieh, and Shin You Teng
• Abstract要約: 本稿では,多目的多元的深層決定主義政策グラディエントという協調型多目的アーキテクチャを提案する。 MOMA-DDPGは、年齢遅延重みを用いた信号制御最適化のための複数の報酬項を推定する。 以上の結果から,MOMA-DDPGの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3454373538792552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Existing traffic signal control systems rely on oversimplified rule-based methods, and even RL-based methods are often suboptimal and unstable. To address this, we propose a cooperative multi-objective architecture called Multi-Objective Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MOMA-DDPG), which estimates multiple reward terms for traffic signal control optimization using age-decaying weights. Our approach involves two types of agents: one focuses on optimizing local traffic at each intersection, while the other aims to optimize global traffic throughput. We evaluate our method using real-world traffic data collected from an Asian country's traffic cameras. Despite the inclusion of a global agent, our solution remains decentralized as this agent is no longer necessary during the inference stage. Our results demonstrate the effectiveness of MOMA-DDPG, outperforming state-of-the-art methods across all performance metrics. Additionally, our proposed system minimizes both waiting time and carbon emissions. Notably, this paper is the first to link carbon emissions and global agents in traffic signal control.
• Abstract（参考訳）: 既存の交通信号制御システムは、過度に単純化されたルールベースの方法に依存しており、rlベースの方法でさえしばしば最適で不安定である。 そこで我々は,MOMA-DDPG(Multi-Objective Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)と呼ばれる協調型多目的アーキテクチャを提案する。 1つは各交差点でのローカルトラフィックの最適化に重点を置き、もう1つはグローバルトラフィックスループットの最適化を目的としています。 本手法は,アジアの交通カメラから収集した実世界の交通データを用いて評価する。 グローバルエージェントが組み込まれているにもかかわらず、このエージェントは推論段階では不要であるため、ソリューションは分散のままである。 以上の結果から,MOMA-DDPGの有効性が示された。 さらに,提案システムでは,待ち時間と二酸化炭素排出量を最小化する。 特に,本論文は,交通信号制御において炭素排出とグローバルエージェントをリンクする最初の方法である。

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