Fugu-MT 論文翻訳(概要): Perimeter Control with Heterogeneous Metering Rates for Cordon Signals: A Physics-Regularized Multi-Agent Reinforcement Learning Approach

論文の概要: Perimeter Control with Heterogeneous Metering Rates for Cordon Signals: A Physics-Regularized Multi-Agent Reinforcement Learning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12985v2
Date: Fri, 31 May 2024 15:44:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-03 20:41:23.191575
Title: Perimeter Control with Heterogeneous Metering Rates for Cordon Signals: A Physics-Regularized Multi-Agent Reinforcement Learning Approach
Title（参考訳）: 角膜信号の不均一測定率を用いた周辺制御:物理規則化多エージェント強化学習アプローチ
Authors: Jiajie Yu, Pierre-Antoine Laharotte, Yu Han, Wei Ma, Ludovic Leclercq,
Abstract要約: 過飽和環境下での都市道路網の制御に対処するための周辺制御(PC)戦略が提案されている。本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)に基づく交通信号制御フレームワークを活用し,PC問題を分解する。 MARLフレームワークの物理正則化手法は,分散コードン信号制御装置がグローバルネットワークの状態を認識していることを確実にするために提案される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.86346901414289
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Perimeter Control (PC) strategies have been proposed to address urban road network control in oversaturated situations by regulating the transfer flow of the Protected Network (PN) based on the Macroscopic Fundamental Diagram (MFD). The uniform metering rate for cordon signals in most existing studies overlooks the variance of local traffic states at the intersection level, which may cause severe local traffic congestion and degradation of the network stability. PC strategies with heterogeneous metering rates for cordon signals allow precise control for the perimeter but the complexity of the problem increases exponentially with the scale of the PN. This paper leverages a Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)-based traffic signal control framework to decompose this PC problem, which considers heterogeneous metering rates for cordon signals, into multi-agent cooperation tasks. Each agent controls an individual signal located in the cordon, decreasing the dimension of action space for the controller compared to centralized methods. A physics regularization approach for the MARL framework is proposed to ensure the distributed cordon signal controllers are aware of the global network state by encoding MFD-based knowledge into the action-value functions of the local agents. The proposed PC strategy is operated as a two-stage system, with a feedback PC strategy detecting the overall traffic state within the PN and then distributing local instructions to cordon signals controllers in the MARL framework via the physics regularization. Through numerical tests with different demand patterns in a microscopic traffic environment, the proposed PC strategy shows promising robustness and transferability. It outperforms state-of-the-art feedback PC strategies in increasing network throughput, decreasing distributed delay for gate links, and reducing carbon emissions.
Abstract（参考訳）: マクロ基盤図 (MFD) に基づく保護ネットワーク (PN) の移動流を制御し, 過飽和状況下での都市道路網の制御に対処するための周辺制御 (PC) 戦略が提案されている。コードン信号の均一測定速度は, 交差点レベルでの局部交通状態のばらつきを考慮し, 激しい局部交通渋滞とネットワーク安定性の低下を引き起こす可能性がある。コードン信号の不均一な測定速度を持つPC戦略は、周辺を正確に制御できるが、この問題の複雑さはPNのスケールとともに指数関数的に増加する。本稿では,マルチエージェント強化学習(MARL)に基づく交通信号制御フレームワークを活用し,コードン信号の不均一な計測率を考慮したPC問題をマルチエージェント協調タスクに分解する。各エージェントは、コードンに位置する個々の信号を制御し、集中的な方法と比較してコントローラのアクション空間の次元を減少させる。 MARLフレームワークの物理正則化手法を提案し、MFDに基づく知識を局所エージェントのアクション値関数に符号化することにより、分散コードン信号制御装置がグローバルネットワーク状態を認識することを保証する。提案したPCストラテジーは,PN内の全トラフィック状態を検出し,物理正則化を介してMARLフレームワーク内のコードン信号制御装置にローカル命令を配信するフィードバックPCストラテジーを備えた2段階システムとして運用されている。微視的交通環境における需要パターンの異なる数値実験を通じて,提案したPC戦略は有望な堅牢性と伝達性を示す。ネットワークスループットの向上、ゲートリンクの分散遅延の低減、二酸化炭素排出量の削減など、最先端のフィードバックPC戦略よりも優れています。

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