Trafikledningsproblem ger en unik miljö för att studera hur multiagentsystem främjar önskat beteende på systemnivå. I synnerhet representerar de en särskild klass av problem där agenternas enskilda handlingar varken i sig är "goda" eller "dåliga" för systemet. Istället är det kombinationen av åtgärder bland agenser som leder till önskvärda eller oönskade resultat. Därför måste agenter lära sig att samordna sina handlingar med andra agenters, snarare än att lära sig en särskild uppsättning "goda" handlingar. I detta kapitel fokuserar vi på problem där det inte finns någon kommunikation bland förarna, vilket lägger samordningsbördan på det principiella valet av agentens belöningsfunktioner. Vi undersöker effekten av agent belöning funktioner på två typer av trafikproblem. I det första problemet studerar vi hur agenter lär sig de bästa avgångstiderna i en daglig pendlingsmiljö och hur efter dessa avgångstider lindrar trängsel. I det andra problemet studerar vi hur agenter lär sig att välja önskvärda körfält för att förbättra trafikflödet och minimera förseningar för alla förare. I båda fallen fokuserar vi på att ha en agent välja den mest lämpliga åtgärden för varje förare med hjälp av förstärkning lärande, och utforska effekten av olika belöningsfunktioner på systemets beteende. Våra resultat visar att agent belöningar som är både anpassade till, och känsliga för, systemet belöning leder till betydligt bättre resultat än rent lokala eller globala agent belöningar. Vi avslutar detta kapitel genom att diskutera hur förändringar i hur systemets prestanda mäts påverkar den relativa prestandan för dessa belöningar funktioner, och hur agent belöningar härleds för en inställning (tidiga ankomster) kan ändras för att uppfylla en ny systeminställning (maximera genomströmning).
Det andra problemet är att studera hur agenter lär sig att välja önskvärda körfält för att förbättra trafikflödet och minimera förseningar för alla förare REF.
Traffic Congestion Management as a Learning Agent Coordination Problem
{'venue': 'Multi-Agent Systems for Traffic and Transportation Engineering', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}