本文研究了一种通过马尔可夫决策过程和强化学习算法来优化交通信号控制的方法，使用模拟软件 SUMO 模拟了一个城市交叉口，讨论了循环调度器，反馈控制机制和深度 Q 网络等不同策略及其对交通流的影响，最终在班加罗尔的一个真实交叉口进行了测试验证。

Sep, 2021

提出了一种交通信号控制系统，利用现代深度强化学习方法构建适应性交通信号控制器，通过对作为输入的交通密集信息进行 Q-learning 训练并使用经验回放，与一种单隐藏层神经网络通讯信号控制器相比，实现了平均累计延迟减少 82％，平均队列长度减少 66％，平均旅行时间减少 20％。

Nov, 2016

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

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

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

LLMLight 通过利用大型语言模型（LLMs）进行交通信号控制任务，实现了人类般的决策过程，确保道路网络的最优效率。

Dec, 2023

本研究提出了一种基于多智能体协作的在线规划方法，旨在实现适应性、实时和网络级交通信号控制（TSC），并证明这种方法能够有效提高交通流量的控制和性能。

Jun, 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

该研究提出了一种名为 UniComm 的通信形式，该形式有效地协调了多个交叉口之间的通信，并提出了一种名为 UniLight 的简洁网络，可充分利用 UniComm 所激活的通信。实验结果表明，UniComm 普遍改善了现有最先进方法的表现，而 UniLight 在广泛的交通情况下显著优于现有方法。

Apr, 2022

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