Sammanfattning av denna webbsida: En utmanande tillämpning av system för artificiell intelligens innebär schemaläggning av trafiksignaler i flersidiga fordonsnätverk. I detta dokument införs en ny användning av ett multiagentsystem och en förstärkning av ramen för lärande (RL) för att uppnå en effektiv politik för trafiksignalering. Syftet med den sistnämnda åtgärden är att minimera den genomsnittliga förseningen, trängseln och sannolikheten för korsblockering. Ett trafiknät med fem intersektioner har undersökts där varje korsning styrs av en autonom intelligent agent. Två typer av agenter, en centralagent och en utgående agent, var anställda. De utgående agenterna schemalägger trafiksignaler genom att följa den längsta queue-first-algoritmen (LQF), som har visat sig garantera stabilitet och rättvisa, och samarbetar med centralagenten genom att tillhandahålla den lokala trafikstatistiken. Centralagenten lär sig en värdefunktion driven av sina lokala och grannars trafikförhållanden. Den nya metod som föreslås här utnyttjar Q-Learning algoritmen med ett feedflow neuralt nätverk för värdefunktion approximation. Experimentella resultat visar tydligt fördelarna med multi-agent RL-baserad kontroll över LQF styrd isolerad enkelsektionskontroll, vilket banar väg för effektiv distribuerad trafiksignalkontroll i komplexa inställningar.
I REF är två typer av agenser, dvs. centralagenter och utgångsagenter, utformade.
Reinforcement learning-based multi-agent system for network traffic signal control
{'venue': None, 'journal': 'Iet Intelligent Transport Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}