Abstract-Flow är en ny beräkningsram, byggd för att stödja ett viktigt behov som utlösts av den snabba tillväxten av autonomi i marktrafiken: styrenheter för autonoma fordon i närvaro av komplexa icke-linjära dynamik i trafiken. Genom att dra nytta av de senaste framstegen när det gäller djupt förstärkande lärande (RL), gör Flow det möjligt att använda RL-metoder såsom policygradient för trafikstyrning och möjliggör benchmarking av prestanda hos klassiska (inklusive handdesignade) styrenheter med inlärda policys (kontrolllagar). Flöde integrerar trafikmikrosimulator SUMO med djup förstärkning lärande bibliotek rllab och möjliggör enkel design av trafikuppgifter, inklusive olika nätverk konfigurationer och fordon dynamik. Vi använder Flow för att utveckla pålitliga styrenheter för komplexa problem, som att styra blandad autonomitrafik (som omfattar både autonoma och människodrivna fordon) i en ringväg. För detta, vi visar först att state-of-the-art hand-designade styrenheter utmärker sig när i-distribution, men misslyckas med att generalisera; då visar vi att även enkla neurala nätverk politik kan lösa stabiliseringsuppgiften över densitetsinställningar och generalisera till out-distribution inställningar.
Wu, C och Al. REF integrerade en trafiksimulator med DRL-biblioteket för att utveckla en tillförlitlig politik för komplexa multiagentproblem, såsom blandad autonomitrafik (som omfattar både automatiserade och mänskliga fordon).
Flow: Architecture and Benchmarking for Reinforcement Learning in Traffic Control
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}