Jul, 2024

GuideLight: 更实用的交通信号控制方案的“工业解决方案”指导

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TL;DR交通信号控制方法基于强化学习优于传统方法，然而大多数强化学习方法在实际应用中面临输入、输出和循环流关系等三个因素的困难。为缩小强化学习方法与行业标准的差距，我们提出创新性的使用行业解决方案来指导强化学习代理。我们通过行为克隆和课程学习设计指导方法，使代理可以模仿和满足行业要求，并利用强化学习的探索和利用能力来提高性能。我们理论上证明，这样的指导可以大大减少寻找最优策略时的样本复杂度。我们的实验证明，我们的方法具有良好的循环流关系和卓越的性能。
发现论文，激发创造
  • 针对交通信号控制的强化学习诊断

    本文通过经典交通理论的视角重新审视强化学习在交通信号控制中的应用，提出了LIT方法，使用简单的状态和奖励设计达到最优解，实验结果显示该方法明显优于现有交通信号控制方法。

    May, 2019

  • 面向交通信号控制的强化学习实际应用

    本文介绍了一个名为LemgoRL的基准工具，为了关闭现有交通信号控制器在简化的模拟环境下不能正确地执行任务的差距，提出在更真实的模拟环境中进行RL算法的训练，以在真实世界的交通系统中应用。通过在这个基准工具上训练一个深度RL算法的性能表现，论文指出本基准工具推动RL算法向着真实世界应用方向的发展。

    Mar, 2021

  • 真正的交易：将基于强化学习的交通信号控制系统向现实迈进的挑战和机遇综述

    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

  • 数据或许足够：离线强化学习桥接现实交通信号控制

    本文提出了一种基于循环离线数据集的数据驱动方法来解决真实交通信号控制中部署的问题。在仿真与真实环境中进行了广泛实验，结果表明，引入循环离线数据集的数据驱动方法在某些情况下可以实现令人满意的性能，COD可以被视为用于交通信号控制问题的可靠离线数据集。

    Mar, 2023

  • 缺失数据下的交通信号控制强化学习方法

    本文介绍了如何使用强化学习来解决城市道路网络中交通信号控制的问题。我们提出了两种解决方案：第一种方案使用状态值估计来进行自适应控制，第二种方案同时使用状态值和奖励值估计来训练强化学习模型进行自适应控制。我们在合成和实际道路网络交通方面进行了大量实验，并发现我们的方法在处理缺失数据的情况下表现优异，且具有鲁棒性。

    Apr, 2023

  • 基于离线强化学习的完全数据驱动实现逼真交通信号控制

    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

  • 基于轻量级Transformer的交通信号控制：离线到在线强化学习方法

    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

  • iLLM-TSC：基于集成强化学习和大型语言模型的交通信号控制策略优化

    通过将大型语言模型与强化学习相结合，我们提出了一个新颖的集成框架，旨在管理奖励函数中被忽视的元素和状态信息中的缺陷，从而增强强化学习代理的策略。经过广泛测试，我们的方法在降级通信条件下将平均等待时间减少了17.5％，突显了在智能交通系统中推进实际强化学习应用的潜力。

    Jul, 2024

  • 基于强化学习的自适应交通信号控制

    本研究针对城市交通需求持续增加导致的严重拥堵问题，提出了一种基于强化学习的自适应交通信号控制方法。通过动态控制交叉口的交通信号，优化现有交通网络，并开发了两种强化学习算法，实验结果表明其性能明显优于传统信号控制系统，潜在地降低了部署成本。

    Aug, 2024

  • 自适应交通信号控制的强化学习：基于转向和时间的方法以减少拥堵

    本研究解决了城市道路日益增长的交通拥堵问题，通过优化现有交通管理系统来改善交通信号控制。提出了两种基于强化学习的算法：转向型代理根据实时队列长度动态调整优先级，而时间型代理则根据交通状况调整信号相位持续时间。研究结果表明，这些算法显著优于传统交通信号控制系统，有望有效改善城市交通流。

    Aug, 2024