Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models as Traffic Signal Control Agents: Capacity and Opportunity

論文の概要: Large Language Models as Traffic Signal Control Agents: Capacity and Opportunity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16044v1
Date: Tue, 26 Dec 2023 13:17:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-27 15:14:50.783814
Title: Large Language Models as Traffic Signal Control Agents: Capacity and Opportunity
Title（参考訳）: 交通信号制御エージェントとしての大規模言語モデル:能力と機会
Authors: Siqi Lai, Zhao Xu, Weijia Zhang, Hao Liu and Hui Xiong
Abstract要約: 本稿では,交通信号制御タスクのための新しいアプローチ LLMLight を提案する。 LLMは、効率的なトラフィック管理のためのヒューマンライクな意思決定プロセスを実行する。 LLMは5つの現実世界のトラフィックデータセット間で、最先端(SOTA)または競合的な結果を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.29109883009176
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Traffic signal control is crucial for optimizing the efficiency of road network by regulating traffic light phases. Existing research predominantly focuses on heuristic or reinforcement learning (RL)-based methods, which often lack transferability across diverse traffic scenarios and suffer from poor interpretability. This paper introduces a novel approach, LLMLight, utilizing large language models (LLMs) for traffic signal control tasks. By leveraging LLMs' impressive generalization and zero-shot reasoning capabilities, LLMLight executes a human-like decision-making process for efficient traffic management. Specifically, the framework begins by composing task descriptions, current traffic conditions, and prior knowledge into a prompt. Subsequently, we utilize LLM's chain-of-thought (CoT) reasoning ability to identify the next traffic signal phase, ensuring optimal efficiency in the road network. LLMLight achieves state-of-the-art (SOTA) or competitive results across five real-world traffic datasets. Notably, LLMLight showcases remarkable generalization, interpretability, and zero-shot reasoning abilities, even without any training for transportation management tasks. Our project is available at https://github.com/usail-hkust/LLMTSCS.
Abstract（参考訳）: 交通信号の制御は,信号位相の制御による道路網の効率の最適化に不可欠である。既存の研究は主にヒューリスティックまたは強化学習(RL)に基づく手法に重点を置いている。本稿では,交通信号制御タスクに大規模言語モデル(LLM)を利用する新しいアプローチ LLMLight を提案する。 LLMLightは、LLMの印象的な一般化とゼロショット推論機能を活用することで、効率的なトラフィック管理のための人間ライクな意思決定プロセスを実行する。具体的には、タスク記述、現在のトラフィック条件、事前知識をプロンプトに構成することから始まる。その後、LLMのチェーン・オブ・シント(CoT)推論機能を利用して、次の信号位相を識別し、道路網の最適効率を確保する。 LLMLightは、5つの現実世界のトラフィックデータセットにわたる最先端(SOTA)または競合的な結果を達成する。特に、LLMLightは、輸送管理タスクのトレーニングなしでも、顕著な一般化、解釈可能性、ゼロショット推論能力を示す。私たちのプロジェクトはhttps://github.com/usail-hkust/llmtscsで利用可能です。

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