交通信号控制是一项具有潜力的低成本措施，可以提高交通效率而不影响现有道路基础设施。本篇论文提出了基于增强学习的城市规模高可靠道路网络交通信号控制方法 CityLight，通过参数共享的 MAPPO 优化框架来实现多个智能体的协同控制和大规模异质交叉口的适配，采用邻域集成奖励以达到全局最优。大量实验证明 CityLight 具有出人意料的效果和推广性，整体性能提升 11.66%，在迁移场景中吞吐量提高了 22.59%。

Jun, 2024

通过结合交通流理论和机器学习，我们提出了一种全面的数据驱动和免费模拟器的实现逼真交通信号控制框架 (D2TSC)。我们利用历史交通数据构建了一个奖励推断模型，通过粗粒度的交通数据来推断奖励信号，并进一步使用样本高效的离线 RL 方法，从真实世界交叉口的离线历史数据集中直接学习信号控制策略。通过广泛实验证明，我们的方法在传统方法和离线 RL 基准上取得了卓越的性能，并且具有更好的实际应用性。

Nov, 2023

DTLight 是一种基于 Decision Transformer 和知识蒸馏的简单而强大的轻量级交通信号控制方法，可从易于获取的离线数据集中学习策略，并通过适配器模块实现在线调整，其在合成和真实场景的广泛实验中表现出色。

Dec, 2023

提出了一种新颖的交通信号控制系统框架，通过与多个相邻的边缘计算服务器协作收集道路网络上的交通信息，采用多智能体软 actor-critic 强化学习算法结合超图学习，以实现交通信号控制的智能化，优化交通流量，并且能够捕捉多个交叉口之间的复杂时空相关性，实现更智能、更具响应性的城市交通管理解决方案。

Apr, 2024

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

本篇研究检验了强化学习对于交通信号控制中的应用，探讨了其中的挑战与不确定性，提出了需要更多系统性思维的研究来解决这些挑战。

Jun, 2022

本研究介绍了一种创新方法，将大型语言模型（LLMs）与交通信号控制系统相结合，提供先进的推理和决策能力，以应对都市交通流量的复杂性和变动性。通过在感知和决策工具套件中引入 LLMs，并将其放置在决策过程的核心位置，以结合外部交通数据和现有的交通信号控制方法，该方法在多种交通环境下表现出无需额外训练即可适应的高效性。在传感器故障情况下，相比传统基于强化学习（RL）的系统，该方法减少了平均等待时间 20.4%。本研究的进展为交通信号控制策略带来重大突破，并为将 LLMs 整合到真实、动态场景中铺平了道路，突显其革命性改变交通管理的潜力。

Mar, 2024

在这项研究中，提出了一个基于强化学习的交通信号控制框架，能有效地处理城市地区持久存在的交通拥堵问题，通过引入交叉口矩阵来刻画交叉口状态，使该模型适用于不同结构的交叉口，并通过定制化的交通状态增强方法增加了处理各种交叉口结构的能力，多个交叉口配置的实验结果证实了该框架的有效性。

Dec, 2023

本文提出了一个名为 DynamicLight 的两阶段深度强化学习框架，它使用最大队列长度选择正确阶段，并采用深度 Q 学习网络确定相应阶段的持续时间。在此基础上，还引入了两个变体。数字实验表明，DynamicLight 在确定相位持续时间方面可以满足，DynamicLight-Lite 可以与大多数基线方法相匹配或优于大部分基线方法，DynamicLight-Cycle 在当前 TSC 系统方面表现出高性能。

Nov, 2022

通过车辆与其它物体的通信，联合控制交通信号和车速建议有助于减少交通拥堵，改善交通系统的效能。

Sep, 2023