Vi analyserar noggrannheten hos trafiksimuleringar metamodeller baserade på neurala nätverk och gradientförbättrande modeller (LightGBM), tillämpade på trafikoptimering som fitnessfunktioner för genetiska algoritmer. Våra metamodeller ungefärliga resultat av trafiksimuleringar (den totala tiden att vänta på en röd signal) tar som en inmatning olika trafiksignalinställningar, för att effektivt hitta (sub)optimala inställningar. Deras noggrannhet visade sig vara mycket bra på slumpmässigt utvalda testuppsättningar, men det visade sig att noggrannheten kan sjunka i händelse av inställningar som förväntas (enligt genetiska algoritmer) vara nära lokala optima, vilket gör trafikoptimeringsprocessen svårare. I detta arbete undersöker vi 16 olika metamodeller och 20 inställningar av genetiska algoritmer, för att förstå vad som är orsaken till detta fenomen, vad som är dess skala, hur det kan mildras och vad som potentiellt kan göras för att utforma bättre trafikoptimeringsmetoder i realtid.
Metoden hade dock fortfarande vissa nackdelar, t.ex. upptäcktes att genetiska algoritmer konvergerar till lokala optima nära som noggrannheten av metamodeller plötsligt minskar, vilket gör den ytterligare optimeringsprocessen svårare REF.
Investigating performance of neural networks and gradient boosting models approximating microscopic traffic simulations in traffic optimization tasks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}