論文の概要: DiffLight: A Partial Rewards Conditioned Diffusion Model for Traffic Signal Control with Missing Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22938v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 13:39:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:02:27.360767
• Title: DiffLight: A Partial Rewards Conditioned Diffusion Model for Traffic Signal Control with Missing Data
• Title（参考訳）: DiffLight: 欠測データを用いた交通信号制御のための部分逆条件拡散モデル
• Authors: Hanyang Chen, Yang Jiang, Shengnan Guo, Xiaowei Mao, Youfang Lin, Huaiyu Wan,
• Abstract要約: 本稿では,データ伝送シナリオ下での交通信号制御(TSC)のための条件拡散モデルDiffLightを紹介する。 具体的には、部分的リワード条件付き拡散(PRCD)モデルを利用して、トラフィックデータ計算と意思決定という2つの重要なサブタスクを統合する。 さらに,通信性能の向上と制御性能向上を目的とした拡散通信機構(DCM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.66417274718945
• License:
• Abstract: The application of reinforcement learning in traffic signal control (TSC) has been extensively researched and yielded notable achievements. However, most existing works for TSC assume that traffic data from all surrounding intersections is fully and continuously available through sensors. In real-world applications, this assumption often fails due to sensor malfunctions or data loss, making TSC with missing data a critical challenge. To meet the needs of practical applications, we introduce DiffLight, a novel conditional diffusion model for TSC under data-missing scenarios in the offline setting. Specifically, we integrate two essential sub-tasks, i.e., traffic data imputation and decision-making, by leveraging a Partial Rewards Conditioned Diffusion (PRCD) model to prevent missing rewards from interfering with the learning process. Meanwhile, to effectively capture the spatial-temporal dependencies among intersections, we design a Spatial-Temporal transFormer (STFormer) architecture. In addition, we propose a Diffusion Communication Mechanism (DCM) to promote better communication and control performance under data-missing scenarios. Extensive experiments on five datasets with various data-missing scenarios demonstrate that DiffLight is an effective controller to address TSC with missing data. The code of DiffLight is released at https://github.com/lokol5579/DiffLight-release.
• Abstract（参考訳）: 交通信号制御(TSC)における強化学習の適用は、広く研究され、顕著な成果を上げている。 しかし、TSCの既存の研究のほとんどは、周囲のすべての交差点からの交通データが、センサーを通して完全にかつ継続的に利用できると仮定している。 現実世界のアプリケーションでは、センサーの故障やデータ損失によってこの仮定は失敗することが多く、データ不足によるTSCは重要な課題である。 実運用アプリケーションのニーズを満たすため,オフライン環境におけるデータ欠落シナリオ下での TSC の条件拡散モデル DiffLight を導入する。 具体的には、部分的リワード条件付き拡散(PRCD)モデルを利用して、トラフィックデータ計算と意思決定という2つの重要なサブタスクを統合することで、不足した報酬が学習プロセスに干渉することを防ぐ。 一方、交差点間の空間的時間的依存関係を効果的に把握するために、時空間トランスフォーマー(STFormer)アーキテクチャを設計する。 さらに,DCM(Diffusion Communication Mechanism)を提案する。 さまざまなデータ損失シナリオを持つ5つのデータセットに対する大規模な実験は、DiffLightがデータ不足に対処する効果的なコントローラであることを示している。 DiffLightのコードはhttps://github.com/lokol5579/DiffLight-releaseで公開されている。

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