Abstract-Sureing transportsystem är effektiva är en prioritet för det moderna samhället. Tekniska framsteg har gjort det möjligt för transportsystemen att samla in stora mängder varierande data i en aldrig tidigare skådad omfattning. Vi föreslår ett trafiksignalkontrollsystem som utnyttjar dessa nya data av hög kvalitet, med minimal abstraktion jämfört med andra föreslagna system. Vi använder moderna djupt förstärkande inlärningsmetoder för att bygga en verkligt adaptiv trafiksignalkontrollant i trafikmikrosimulatorn SUMO. Vi föreslår ett nytt tillståndsutrymme, den diskreta trafiktillståndskodningen, som är informationstät. Den diskreta trafiktillståndskodningen används som ingång till ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk, tränat med Q-lärande med erfarenhet replay. Vår agent jämfördes mot ett dolt lager neurala nätverk trafiksignal kontroll agent och minskar genomsnittlig kumulativ fördröjning med 82%, genomsnittlig kö längd med 66% och genomsnittlig restid med 20%.
Sikta på realistisk skärningspunkt, Genders et al. REF föreslog också en djupt förstärkande inlärningsalgoritm för att adaptivt kontrollera trafiksignaler, där konvolutionella neurala nätverk används för att approximera optimala Q-värden.
Using a Deep Reinforcement Learning Agent for Traffic Signal Control
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}