信号化城市走廊中强化学习控制器的系统性分析
人工智能
2026-04-03 v1 机器学习
多智能体系统
系统与控制
系统与控制
摘要
本文将我们之前的系统容量区域视角扩展到多交叉口交通网络，特别关注城市走廊网络。具体而言，我们训练并评估了集中式、完全分布式和参数共享分布式强化学习控制器，并对比其容量区域和ATT（平均等待时间）以及经典基线MaxPressure控制器。进一步，我们展示了参数共享控制器可被推广到训练之外更大规模的网络部署。在此设置下，我们的初步发现表明，尽管交叉口并未形式化协调，交通可能自组织成“绿色波”。
关键词
引用
@article{arxiv.2604.02025,
title = {Systematic Analyses of Reinforcement Learning Controllers in Signalized Urban Corridors},
author = {Xiaofei Song and Kerstin Eder and Jonathan Lawry and R. Eddie Wilson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.02025},
year = {2026}
}