論文の概要: CycLight: learning traffic signal cooperation with a cycle-level strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08121v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 05:28:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 15:01:44.863147
• Title: CycLight: learning traffic signal cooperation with a cycle-level strategy
• Title（参考訳）: CycLight: サイクルレベルの戦略による交通信号の協調学習
• Authors: Gengyue Han, Xiaohan Liu, Xianyue Peng, Hao Wang, Yu Han
• Abstract要約: 本研究では,ネットワークレベル適応交通信号制御(NATSC)システムのための新しいサイクルレベル深部強化学習(RL)手法であるCycLightを紹介する。 ステップバイステップの決定にフォーカスする従来のRLベースのトラフィックコントローラとは異なり、CycLightはサイクルレベルの戦略を採用し、サイクル長を最適化し、同時に分割する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.303270722832924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study introduces CycLight, a novel cycle-level deep reinforcement learning (RL) approach for network-level adaptive traffic signal control (NATSC) systems. Unlike most traditional RL-based traffic controllers that focus on step-by-step decision making, CycLight adopts a cycle-level strategy, optimizing cycle length and splits simultaneously using Parameterized Deep Q-Networks (PDQN) algorithm. This cycle-level approach effectively reduces the computational burden associated with frequent data communication, meanwhile enhancing the practicality and safety of real-world applications. A decentralized framework is formulated for multi-agent cooperation, while attention mechanism is integrated to accurately assess the impact of the surroundings on the current intersection. CycLight is tested in a large synthetic traffic grid using the microscopic traffic simulation tool, SUMO. Experimental results not only demonstrate the superiority of CycLight over other state-of-the-art approaches but also showcase its robustness against information transmission delays.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ネットワークレベル適応交通信号制御(NATSC)システムのための新しいサイクルレベル深部強化学習(RL)手法であるCycLightを紹介する。 ステップバイステップの決定に重点を置く従来のRLベースのトラヒックコントローラとは異なり、CycLightはサイクルレベルの戦略を採用し、サイクル長を最適化し、パラメータ化されたディープ・ネットワークワークス(PDQN)アルゴリズムを使用して同時に分割する。 このサイクルレベルのアプローチは、実世界のアプリケーションの実用性と安全性を高めつつ、頻繁なデータ通信に関連する計算負荷を効果的に低減する。 マルチエージェント協調のために分散フレームワークを定式化し、現在の交差点における周囲の影響を正確に評価するために注意機構を統合する。 CycLightは、顕微鏡トラフィックシミュレーションツールSUMOを用いて、大規模な合成トラフィックグリッドでテストされる。 実験結果は,CycLightが他の最先端アプローチよりも優れていることを示すだけでなく,情報伝送遅延に対する堅牢性を示す。

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