Abstrakt. Eftersom trafikstockningar är allestädes närvarande i den moderna världen, optimerar beteendet hos trafikljus för ett effektivt trafikflöde är ett kritiskt viktigt mål. Även om de flesta aktuella trafikljus använder enkla heuristiska protokoll, mer effektiva regulatorer kan upptäckas automatiskt via multiagent förstärkning lärande, där varje agent styr ett enda trafikljus. Men i tidigare arbete med detta tillvägagångssätt, agenter välja endast lokalt optimala åtgärder utan att samordna sitt beteende. Detta dokument utvidgar detta tillvägagångssätt till att omfatta explicit samordning mellan angränsande trafikljus. Samordning uppnås med hjälp av max-plus algoritmen, som uppskattar den optimala gemensamma åtgärden genom att skicka lokalt optimerade meddelanden bland anslutna agenter. I detta dokument presenteras den första tillämpningen av max-plus på ett storskaligt problem och därmed verifierar dess effektivitet i realistiska miljöer. Det ger också empiriska belägg för att max-plus fungerar bra på cykliska grafer, även om det har visat sig konvergera endast för trädstrukturerade grafer. Dessutom ger det en ny förståelse för de egenskaper ett trafiknät måste ha för att en sådan samordning ska vara fördelaktig och visar att max-plus överträffar tidigare metoder på nätverk som har dessa egenskaper.
Kuyer m.fl. REF formulerade den explicita samordningen mellan agenter med hjälp av max-plus algoritm som uppskattar den optimala gemensamma åtgärden genom att skicka lokalt optimerade meddelanden bland anslutna agenter.
Multiagent Reinforcement Learning for Urban Traffic Control using Coordination Graphs
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}