論文の概要: AMM: Adaptive Modularized Reinforcement Model for Multi-city Traffic Signal Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02548v1
• Date: Sun, 05 Jan 2025 13:59:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:08:42.990236
• Title: AMM: Adaptive Modularized Reinforcement Model for Multi-city Traffic Signal Control
• Title（参考訳）: AMM:多都市交通信号制御のための適応型モジュール化強化モデル
• Authors: Zherui Huang, Yicheng Liu, Chumeng Liang, Guanjie Zheng,
• Abstract要約: 交通信号制御(TSC)は重要かつ広く研究されている方向である。 実世界の交通環境における実験の膨大なコストのため, 実世界への強化学習(RL)手法の適用は困難である。 1つの可能な解決策は、トレーニングされたモデルをターゲット環境に適応させるTSCドメイン適応である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.885854146962624
• License:
• Abstract: Traffic signal control (TSC) is an important and widely studied direction. Recently, reinforcement learning (RL) methods have been used to solve TSC problems and achieve superior performance over conventional TSC methods. However, applying RL methods to the real world is challenging due to the huge cost of experiments in real-world traffic environments. One possible solution is TSC domain adaptation, which adapts trained models to target environments and reduces the number of interactions and the training cost. However, existing TSC domain adaptation methods still face two major issues: the lack of consideration for differences across cities and the low utilization of multi-city data. To solve aforementioned issues, we propose an approach named Adaptive Modularized Model (AMM). By modularizing TSC problems and network models, we overcome the challenge of possible changes in environmental observations. We also aggregate multi-city experience through meta-learning. We conduct extensive experiments on different cities and show that AMM can achieve excellent performance with limited interactions in target environments and outperform existing methods. We also demonstrate the feasibility and generalizability of our method.
• Abstract（参考訳）: 交通信号制御(TSC)は重要かつ広く研究されている方向である。 近年、強化学習(RL)法は、従来のTSC法よりも優れた性能を達成し、TSCの問題を解決するために用いられている。 しかし、実世界の交通環境における実験の膨大なコストのため、実世界へのRL手法の適用は困難である。 これは、トレーニングされたモデルをターゲット環境に適応させ、インタラクションの数とトレーニングコストを削減します。 しかし、既存のTSCドメイン適応手法は、都市間の違いに対する考慮の欠如と、マルチシティデータの低利用という2つの大きな問題に直面している。 上記の問題を解決するために,適応モジュール化モデル (AMM) という手法を提案する。 TSC問題とネットワークモデルをモジュール化することにより、環境観測における変化の可能性の課題を克服する。 メタラーニングを通じて、マルチシティ体験を集約する。 我々は、異なる都市で広範な実験を行い、AMMがターゲット環境における限られた相互作用を達成し、既存の手法より優れた性能を発揮することを示す。 また,本手法の有効性と一般化性を示す。

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