SocialLight：面向网络范围交通信号控制的分布式协作学习

Apr, 2023

SocialLight：面向网络范围交通信号控制的分布式协作学习

SocialLight: Distributed Cooperation Learning towards Network-Wide Traffic Signal Control

Harsh Goel, Yifeng Zhang, Mehul Damani, Guillaume Sartoretti

TL;DR提出了一种名为 SocialLight 的基于多智能体强化学习和分布式学习的交通信号控制方法，通过估计个体对本地邻域的边际贡献来学习交通控制策略，解决了传统方法中合作性不足和无法扩展等问题，并经过在两个交通模拟器上的标准基准测试，结果表明 SocialLight 具有更好的可扩展性和更好的性能。

Abstract

Many recent works have turned to multi-agent reinforcement learning (MARL) for adaptive traffic signal control to optimize the travel time of vehicles over large urban networks. However, achieving effective and s

multi-agent reinforcement learning traffic signal control cooperation distributed learning scalability

发现论文，激发创造

多智能体深度强化学习用于大规模交通信号控制

本文提出了一种可完全扩展和去中心化的多智能体 A2C 算法，以提高城市交通网络中的自适应交通信号控制的可观测性和减少学习难度，并在大型合成交通网格和摩纳哥城的大型实际交通网络下，通过模拟高峰流量动态，并将其与独立 A2C 和独立 Q-learning 算法进行比较，结果表明其优化性、鲁棒性和样本效率优于其他最先进的去中心化 MARL 算法。

Mar, 2019

多智能体图强化学习中的学习分散式交通信号控制器

本文研究智能城市中的交通信号优化控制问题，通过多智能体强化学习的新分散控制架构和图学习算法，提出了一种新的去中心化控制策略，增强了环境可观测性以抓取交通信号的时空关联性，实验证明该方案优于现有的分散算法。

Nov, 2023

交通信号控制的多智能体深度强化学习新方法

随着旅游需求的增加和城市交通状况的复杂化，采用多智能体深度强化学习 (MARL) 来控制交通信号成为热门话题。本文提出了一种基于智能体合作方案的 Friend-Deep Q-network (Friend-DQN) 方法，以用于城市网络中的多个交通信号控制，该方法可以减少状态 - 操作空间，从而加快收敛速度。通过使用 SUMO (城市交通仿真) 平台评估友好 DQN 模型的表现，并展示其相对于其他现有方法的可行性和优越性。

Jun, 2023

大规模网格交通网络区域信号控制的多智能体强化学习

本文提出了一种基于区域划分的交通信号控制方法，使用多智能体强化学习技术，利用基于交通网络分区的扩展分支决斗 Q 网络算法，解决方法众多、非稳定性问题和优化联合行动问题，提高了解决方案的鲁棒性。

Mar, 2023

CoLight: 学习网络层协作进行交通信号控制

本研究探讨了如何提高道路交通信号灯的效率，提出了一种名为 CoLight 的新模型，使用图形注意网络来帮助交通信号之间的通信，实现了更好的交通信号控制表现，并展示了在大规模道路网络中实现的效果。

May, 2019

CVLight：利用连接车辆进行自适应交通信号控制的分散式学习

本研究提出了一种名为 CVLight 的分散式增强学习方案，应用于多交叉口自适应交通信号控制，利用了来自互联车辆的数据，提出了新算法 Asym-A2C，通过全面的实验，证明 CVLight 在各种交通需求和覆盖率下都优于现有算法，并展示了 Asym-A2C 的优势。

Apr, 2021

基于表征通信的大规模交通信号控制的多智能体强化学习

基于通信的多智能体强化学习（MARL）框架用于大规模交通信号控制，每个智能体学习通信策略以选择消息的发送对象和交换可变长度的消息，实现去中心化和灵活的通信机制，并在网络拥塞和性能方面表现优于相关方法。

Oct, 2023

通过协作解决城市拥堵问题：基于异构 GNN 的 MARL 用于协调编队和交通信号控制

本研究提出了一种基于异构图多智能体强化学习和交通理论的创新方法，用于实时联合控制信号控制和车队编队，以缓解交通拥堵。

Oct, 2023

交通信号控制的协作强化学习

该论文提出了一种协作多目标多智能体深度再强化学习算法（COMMA-DDPG），用于交通信号控制的全局优化和减少延迟等待时间。该算法在真实的亚洲交通数据集上进行了评估，相比目前最先进的方法，成功地减少了 60％的延迟时间。

May, 2022

网络系统控制的多智能体强化学习

本文研究了网络系统控制中的多智能体强化学习问题，提出了基于空间折扣因子的 NMARL 问题并引入了一种可微的通信协议 NeurComm 以提高学习效率和控制性能。实验结果表明，合适的空间折扣因子可以有效提高 MARL 算法的非通讯性学习曲线，而 NeurComm 在学习效率和控制性能方面均优于现有的通信协议。

Apr, 2020