PDLight：一种带压力与动态绿灯时长的深度强化学习交通灯控制算法
机器学习
2020-09-30 v1 信号处理
摘要
城市交叉口现有低效且不灵活的交通灯控制常导致交通流拥堵并引发诸多问题，如长时延与能源浪费。如何寻找最优信号配时策略是城市交通管理中的重大挑战。本文提出 PDlight，一种带有新颖奖励 PRCOL（考虑出口车道剩余容量的压力）的深度强化学习（DRL）交通灯控制算法。作为交通控制算法中所用压力的改进，PRCOL 不仅考虑进口车道上的车辆数，还考虑出口车道的剩余容量。基于合成与真实世界数据集的仿真结果表明，在固定与动态绿灯时长下，所提 PDlight 相比若干 SOTA 算法 PressLight 与 Colight 取得了更低的平均行程时间。
引用
@article{arxiv.2009.13711,
title = {PDLight: A Deep Reinforcement Learning Traffic Light Control Algorithm with Pressure and Dynamic Light Duration},
author = {Chenguang Zhao and Xiaorong Hu and Gang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.13711},
year = {2020}
}