論文の概要: Adaptive traffic signal control optimization using a novel road partition and multi-channel state representation method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12296v1
• Date: Sun, 01 Feb 2026 18:51:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 12:01:13.532956
• Title: Adaptive traffic signal control optimization using a novel road partition and multi-channel state representation method
• Title（参考訳）: 道路分割と多チャンネル状態表現法を用いた適応的信号制御最適化
• Authors: Maojiang Deng, Shoufeng Lu, Jiazhao Shi, Wen Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,DQN(Deep Q-Network)とPPO(Pximal Policy Optimization)を利用した適応型信号制御手法を提案する。 提案した可変セル長とマルチチャネル状態表現法は,最適化性能において固定セル長と比較して優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.247530742574316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study proposes a novel adaptive traffic signal control method leveraging a Deep Q-Network (DQN) and Proximal Policy Optimization (PPO) to optimize signal timing by integrating variable cell length and multi-channel state representation. A road partition formula consisting of the sum of logarithmic and linear functions was proposed. The state variables are a vector composed of three channels: the number of vehicles, the average speed, and space occupancy. The set of available signal phases constitutes the action space, the selected phase is executed with a fixed green time. The reward function is formulated using the absolute values of key traffic state metrics - waiting time, speed, and fuel consumption. Each metric is normalized by a typical maximum value and assigned a weight that reflects its priority and optimization direction. The simulation results, using Sumo-TensorFlow-Python, demonstrate a cross-range transferability evaluation and show that the proposed variable cell length and multi-channel state representation method excels compared to fixed cell length in optimization performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、DQN(Deep Q-Network)とPPO(Proximal Policy Optimization)を利用して、可変セル長とマルチチャネル状態表現を統合することで、信号タイミングを最適化する新しい適応信号制御手法を提案する。 対数関数と線形関数の和からなる道路分割式を提案した。 状態変数は、車両の数、平均速度、空間占有率の3つのチャネルからなるベクトルである。 利用可能な信号位相の集合が作用空間を構成し、選択された位相が一定のグリーン時間で実行される。 報酬関数は、待ち時間、速度、燃料消費といった主要なトラフィック状態メトリクスの絶対値を使って定式化されます。 各計量は典型的な最大値で正規化され、その優先度と最適化方向を反映する重みが割り当てられる。 Sumo-TensorFlow-Pythonを用いたシミュレーションの結果,提案した可変セル長とマルチチャネル状態表現法が,最適化性能において固定セル長よりも優れていることを示す。

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