論文の概要: Differentiable Predictive Control for Large-Scale Urban Road Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10433v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 22:42:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 00:32:34.234095
- Title: Differentiable Predictive Control for Large-Scale Urban Road Networks
- Title（参考訳）: 大規模都市道路網の微分予測制御
- Authors: Renukanandan Tumu, Wenceslao Shaw Cortez, Ján Drgoňa, Draguna L. Vrabie, Sonja Glavaski,
- Abstract要約: 輸送は二酸化炭素の排出に大きく貢献している。
本稿では,微分予測制御(DPC)を用いた新しい交通ネットワーク制御手法を提案する。
提案手法では,計算時間を最大4桁削減し,トラヒック性能を最大37%向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3414298287600035
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Transportation is a major contributor to CO2 emissions, making it essential to optimize traffic networks to reduce energy-related emissions. This paper presents a novel approach to traffic network control using Differentiable Predictive Control (DPC), a physics-informed machine learning methodology. We base our model on the Macroscopic Fundamental Diagram (MFD) and the Networked Macroscopic Fundamental Diagram (NMFD), offering a simplified representation of citywide traffic networks. Our approach ensures compliance with system constraints by construction. In empirical comparisons with existing state-of-the-art Model Predictive Control (MPC) methods, our approach demonstrates a 4 order of magnitude reduction in computation time and an up to 37% improvement in traffic performance. Furthermore, we assess the robustness of our controller to scenario shifts and find that it adapts well to changes in traffic patterns. This work proposes more efficient traffic control methods, particularly in large-scale urban networks, and aims to mitigate emissions and alleviate congestion in the future.
- Abstract（参考訳）: 輸送はCO2排出の主要な要因であり、エネルギー関連の排出を減らすために交通ネットワークを最適化することが不可欠である。
本稿では,物理インフォームド・機械学習手法である差分予測制御(DPC)を用いた新しいトラフィックネットワーク制御手法を提案する。
我々は,都市の交通網を単純化したMFDとNMFDに基づく。
提案手法は, システム制約に適合することを保証する。
従来のモデル予測制御(MPC)手法と実証的な比較では,計算時間の最大4桁の削減と,トラフィック性能の最大37%の改善が示されている。
さらに、シナリオシフトに対するコントローラの堅牢性を評価し、トラフィックパターンの変化に順応することを示す。
本研究は,特に大規模都市ネットワークにおいて,より効率的な交通制御手法を提案する。
関連論文リスト
- Improving Traffic Flow Predictions with SGCN-LSTM: A Hybrid Model for Spatial and Temporal Dependencies [55.2480439325792]
本稿ではSGCN-LSTM(Signal-Enhanced Graph Convolutional Network Long Short Term Memory)モデルを提案する。
PEMS-BAYロードネットワークトラフィックデータセットの実験は、SGCN-LSTMモデルの有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-01T00:37:00Z) - An Offline Meta Black-box Optimization Framework for Adaptive Design of Urban Traffic Light Management Systems [11.655502119510134]
自動車の占有率が高い複雑な都市道路網は、しばしば交通渋滞に直面している。
現在の交通信号管理システムは人為的な意思決定に依存しており、多様な交通パターンに適応できない可能性がある。
オフラインのメタブラックボックス最適化を用いて,そのような設計コンポーネントの最適化を定式化するための,新規で実用的なフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-14T06:57:58Z) - Traffic signal optimization in large-scale urban road networks: an adaptive-predictive controller using Ising models [4.408586742026574]
本稿では,スケーラビリティと最適性の両方を保証するAMPICという制御手法を提案する。
提案手法では,車両流の予測モデルを明確に考慮し,各制御区間における最適制御問題の解法としてモデル予測制御を用いる。
その結果,AMPICは従来の制御方式よりも待ち時間が少なく,より高速な走行が可能であった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T02:20:34Z) - A Holistic Framework Towards Vision-based Traffic Signal Control with
Microscopic Simulation [53.39174966020085]
交通信号制御(TSC)は交通渋滞を低減し、交通の流れを円滑にし、アイドリング時間を短縮し、CO2排出量を減らすために重要である。
本研究では,道路交通の流れを視覚的観察によって調節するTSCのコンピュータビジョンアプローチについて検討する。
我々は、視覚ベースのTSCとそのベンチマークに向けて、TrafficDojoと呼ばれる総合的なトラフィックシミュレーションフレームワークを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-11T16:42:29Z) - Model-free Learning of Corridor Clearance: A Near-term Deployment
Perspective [5.39179984304986]
コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル(CAV)技術の公衆衛生応用は、交通を間接的に調整することで救急医療サービス(EMS)の応答時間を短縮することである。
このトピックに関する既存の研究は、EMS車両の故障が通常の交通に与える影響を見落とし、100%CAVの侵入を仮定し、交差点におけるリアルタイム交通信号タイミングデータと待ち行列長に依存し、最適なモデルに基づくCAV制御戦略を導出する際の交通設定について様々な仮定を行う。
これらの課題を克服し、短期的実世界の適用性を高めるために、深部強化学習(DRL)を用いたCAV制御戦略設計のためのモデルフリーアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-16T06:08:53Z) - Road Network Guided Fine-Grained Urban Traffic Flow Inference [108.64631590347352]
粗いトラフィックからのきめ細かなトラフィックフローの正確な推測は、新たな重要な問題である。
本稿では,道路ネットワークの知識を活かした新しい道路対応交通流磁化器(RATFM)を提案する。
提案手法は,高品質なトラフィックフローマップを作成できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-29T07:51:49Z) - An Experimental Urban Case Study with Various Data Sources and a Model
for Traffic Estimation [65.28133251370055]
我々はスイスのチューリッヒの都市ネットワーク内の地域でビデオ計測による実験キャンペーンを組織した。
我々は,既存のサーマルカメラからの測定を確実にすることで,交通の流れや走行時間の観点からの交通状況の把握に注力する。
本稿では,様々なデータソースの融合による移動時間を推定するために,単純かつ効率的な多重線形回帰(MLR)モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-02T08:13:57Z) - A Deep Reinforcement Learning Approach for Traffic Signal Control
Optimization [14.455497228170646]
非効率な信号制御手法は、交通渋滞やエネルギー浪費などの多くの問題を引き起こす可能性がある。
本稿では,アクター・クリティカル・ポリシー・グラデーション・アルゴリズムを拡張し,マルチエージェント・ディープ・決定性ポリシー・グラデーション(MADDPG)法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-13T14:11:04Z) - Optimal transport in multilayer networks [68.8204255655161]
本稿では,各層上の最適フローが,コストの最小化に寄与するモデルを提案する。
アプリケーションとして,各層が異なる輸送システムに関連付けられている交通ネットワークを考察する。
この結果の例をボルドー市とバスと路面電車の2層ネットワークで示し、ある状況下では路面電車網の存在が道路網の交通を著しく覆い隠している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T07:33:09Z) - Network-wide traffic signal control optimization using a multi-agent
deep reinforcement learning [20.385286762476436]
非効率な交通制御は、交通渋滞やエネルギー廃棄物などの多くの問題を引き起こす可能性がある。
本論文では,交通信号間の協調性を高めることで最適制御を実現するマルチエージェント強化学習手法であるKS-DDPGを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-20T12:53:08Z) - Optimizing Mixed Autonomy Traffic Flow With Decentralized Autonomous
Vehicles and Multi-Agent RL [63.52264764099532]
本研究では、完全分散制御方式を用いて、混合自律環境でのボトルネックのスループットを向上させる自動運転車の能力について検討する。
この問題にマルチエージェント強化アルゴリズムを適用し、5%の浸透速度で20%から40%の浸透速度で33%までのボトルネックスループットの大幅な改善が達成できることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-30T22:06:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。