論文の概要: Purpose in the Machine: Do Traffic Simulators Produce Distributionally Equivalent Outcomes for Reinforcement Learning Applications?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08429v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 01:05:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 18:55:23.982620
• Title: Purpose in the Machine: Do Traffic Simulators Produce Distributionally Equivalent Outcomes for Reinforcement Learning Applications?
• Title（参考訳）: 機械の目的: 交通シミュレーターは強化学習アプリケーションに等価な成果をもたらすか?
• Authors: Rex Chen, Kathleen M. Carley, Fei Fang, Norman Sadeh
• Abstract要約: 本研究は,交通アプリケーションのための強化学習(RL)エージェントの訓練によく使用される2つのシミュレータであるCityFlowとSUMOに焦点を当てる。 制御された仮想実験では、運転者の挙動やシミュレーションスケールが、これらのシミュレータからRL関連測度における分布同値性を示す証拠を見出した。 これらの結果は,交通シミュレータはRLトレーニングのデウス・エグゼクティブ・マシンナではないことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.719833726363085
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traffic simulators are used to generate data for learning in intelligent transportation systems (ITSs). A key question is to what extent their modelling assumptions affect the capabilities of ITSs to adapt to various scenarios when deployed in the real world. This work focuses on two simulators commonly used to train reinforcement learning (RL) agents for traffic applications, CityFlow and SUMO. A controlled virtual experiment varying driver behavior and simulation scale finds evidence against distributional equivalence in RL-relevant measures from these simulators, with the root mean squared error and KL divergence being significantly greater than 0 for all assessed measures. While granular real-world validation generally remains infeasible, these findings suggest that traffic simulators are not a deus ex machina for RL training: understanding the impacts of inter-simulator differences is necessary to train and deploy RL-based ITSs.
• Abstract（参考訳）: 交通シミュレータは、インテリジェントトランスポートシステム(ITS)で学習するためのデータを生成するために使用される。 重要な疑問は、それらのモデリング仮定が現実世界にデプロイされたときに様々なシナリオに適応するためのITSの能力にどの程度影響するかである。 本研究は,交通応用のための強化学習(RL)エージェントを訓練する2つのシミュレータであるCityFlowとSUMOに焦点を当てる。 制御された仮想実験では、これらのシミュレータからRL関連測度における分布同値性を示す証拠が得られ、根平均二乗誤差とKL偏差はすべての評価測度で0よりかなり大きい。 これらの結果は、交通シミュレータがRLトレーニングのデウス・エグゼクティブ・マシンナではないことを示唆している。RLベースのITSの訓練と展開には、シミュレーション間の差異の影響を理解する必要がある。

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