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

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

Combat Urban Congestion via Collaboration: Heterogeneous GNN-based MARL for Coordinated Platooning and Traffic Signal Control

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Xianyue Peng, Hang Gao, Hao Wang, H. Michael Zhang

TL;DR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。

Abstract

Over the years, reinforcement learning has emerged as a popular approach to develop signal control and vehicle platooning strategies eithe

reinforcement learning signal control vehicle platooning heterogeneous graph multi-agent reinforcement learning traffic congestion

发现论文，激发创造

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

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

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

SocialLight：面向网络范围交通信号控制的分布式协作学习

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。

Apr, 2023

信号路网中交通信号控制和车辆路径的多智能体深度强化学习的联合优化

为了缓解城市交通拥堵问题并提高交通效率，本文提出了一种联合优化方法，使用多智能体深度强化学习（MADRL）来进行交通信号控制和车辆路由的信号化道路网络。通过建立代理之间的联系和共享观察和奖励，促进了代理之间的交互和合作，增强了个体训练。数值实验表明，我们的信号控制和车辆路由的集成方案在提高交通效率方面优于单独控制信号时间或车辆路线。

Oct, 2023

iPLAN: 分布式多智能体强化学习在异质交通中的意图感知规划

本文提出了一种分布式多智能体强化学习算法，采用轨迹和意图预测，以应对自动驾驶汽车在密集交通情况下的安全和高效导航问题，并采用 iPLAN 方法进行意图感知规划，通过设计两种激励模块，促进从行为和长期的驾驶策略与当前交通情况的短期策略方面进行决策，仿真实验结果表明，与集中式 MARL 基线相比，本文提出的方法在混乱交通中的奖励、成功率和幸存时间上均有所提高。

Jun, 2023

混合交通中的高速公路匝道合流的深度多智能体强化学习

本文通过多智能体强化学习的方法对自动驾驶车辆在复杂交通场景下的高速公路入口合流进行了建模，提出了一种高效可扩展的模型，包括参数共享、本地奖励、底层安全监督等手段以及基于优先级的安全监督等，最终实验结果表明本文提出的 MARL 框架明显优于现有的基准模型。

May, 2021

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

基于图形的多智能体强化学习的协同信息传播学习

利用多智能体强化学习的分散式 POMDP 方法，通过图卷积强化学习和动态注意力技术实现信息传播，提供了可靠的协作信息传播解决方案。

Aug, 2023