Fugu-MT 論文翻訳(概要): MTLight: Efficient Multi-Task Reinforcement Learning for Traffic Signal Control

論文の概要: MTLight: Efficient Multi-Task Reinforcement Learning for Traffic Signal Control

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00886v1
Date: Mon, 1 Apr 2024 03:27:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-03 23:36:00.974471
Title: MTLight: Efficient Multi-Task Reinforcement Learning for Traffic Signal Control
Title（参考訳）: MTLight:交通信号制御のための効率的なマルチタスク強化学習
Authors: Liwen Zhu, Peixi Peng, Zongqing Lu, Yonghong Tian,
Abstract要約: MTLightは、多数の交通指標から学習した潜伏状態のエージェント観測を強化するために提案されている。 CityFlowで行った実験は、MTLightが収束速度と性能をリードしていることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 56.545522358606924
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Traffic signal control has a great impact on alleviating traffic congestion in modern cities. Deep reinforcement learning (RL) has been widely used for this task in recent years, demonstrating promising performance but also facing many challenges such as limited performances and sample inefficiency. To handle these challenges, MTLight is proposed to enhance the agent observation with a latent state, which is learned from numerous traffic indicators. Meanwhile, multiple auxiliary and supervisory tasks are constructed to learn the latent state, and two types of embedding latent features, the task-specific feature and task-shared feature, are used to make the latent state more abundant. Extensive experiments conducted on CityFlow demonstrate that MTLight has leading convergence speed and asymptotic performance. We further simulate under peak-hour pattern in all scenarios with increasing control difficulty and the results indicate that MTLight is highly adaptable.
Abstract（参考訳）: 交通信号の制御は、近代都市における交通渋滞の緩和に大きな影響を及ぼす。近年、深部強化学習(RL)がこの課題に広く使われており、有望な性能を示す一方で、限られた性能やサンプル非効率といった多くの課題に直面している。これらの課題に対処するため、MTLightは、多数の交通指標から学習した潜伏状態によるエージェント観測を強化するために提案されている。一方、潜在状態を学習するために複数の補助的・監督的タスクを構築し、タスク固有特徴とタスク共有特徴の2種類の埋め込み潜時特徴を用いて潜時状態をより豊かにする。 CityFlowで実施された大規模な実験は、MTLightが収束速度と漸近性能を導くことを示した。さらに,制御の困難さを増し,すべてのシナリオにおいてピーク時のパターンをシミュレートし,MTLightの適応性が高いことを示す。

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