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

論文の概要: LLMLight: Large Language Models as Traffic Signal Control Agents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16044v2
Date: Fri, 9 Feb 2024 17:11:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-12 20:09:30.913458
Title: LLMLight: Large Language Models as Traffic Signal Control Agents
Title（参考訳）: LLMLight:交通信号制御エージェントとしての大規模言語モデル
Authors: Siqi Lai, Zhao Xu, Weijia Zhang, Hao Liu and Hui Xiong
Abstract要約: 交通信号制御(TSC)は都市交通管理において重要な要素であり、道路網の効率を最適化し渋滞を軽減することを目的としている。本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いた新しいフレームワーク LLMLight について述べる。
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 (TSC) is a crucial component in urban traffic management, aiming to optimize road network efficiency and reduce congestion. Traditional methods in TSC, primarily based on transportation engineering and reinforcement learning (RL), often exhibit limitations in generalization across varied traffic scenarios and lack interpretability. This paper presents LLMLight, a novel framework employing Large Language Models (LLMs) as decision-making agents for TSC. Specifically, the framework begins by instructing the LLM with a knowledgeable prompt detailing real-time traffic conditions. Leveraging the advanced generalization capabilities of LLMs, LLMLight engages a reasoning and decision-making process akin to human intuition for effective traffic control. Moreover, we build LightGPT, a specialized backbone LLM tailored for TSC tasks. By learning nuanced traffic patterns and control strategies, LightGPT enhances the LLMLight framework cost-effectively. Extensive experiments on nine real-world and synthetic datasets showcase the remarkable effectiveness, generalization ability, and interpretability of LLMLight against nine transportation-based and RL-based baselines.
Abstract（参考訳）: 交通信号制御(TSC)は都市交通管理において重要な要素であり、道路網の効率を最適化し渋滞を軽減することを目的としている。 TSCの伝統的な手法は、主に輸送工学と強化学習(RL)に基づいており、様々な交通シナリオにまたがる一般化の限界を示し、解釈性に欠ける。本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いた新しいフレームワーク LLMLight について述べる。特に、このフレームワークはLLMにリアルタイムの交通状況の詳細を理解できるプロンプトで指示することから始まる。 LLMの高度な一般化機能を活用して、LLMLightは、効率的なトラフィック制御のための人間の直感に似た推論と意思決定プロセスを行う。さらに,TSCタスクに適した専用のバックボーンLLMであるLightGPTを構築した。微妙なトラフィックパターンと制御戦略を学ぶことで、LightGPTはLLMLightフレームワークを低コストで拡張する。 9つの実世界および合成データセットに対する大規模な実験は、LLMLightの顕著な効果、一般化能力、および9つの輸送ベースおよびRLベースベースラインに対する解釈可能性を示している。

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