نحو التحكم في إشارات المرور المعتمدة على التعلم المعزز متعدد الوكلاء من خلال الرسوم البيانية الزمكانية الفائقة

تُعتبر أنظمة التحكم في إشارات المرور (TSCS) جزءاً أساسياً من إدارة المرور الذكي، حيث تعزز تدفق المركبات بكفاءة. غالبًا ما تُبسط الأساليب التقليدية الشبكات الطرقية إلى رسوم بيانية قياسية، مما يؤدي إلى عدم اعتبار الطبيعة الديناميكية لبيانات المرور في التقاطعات المجاورة، وبالتالي إهمال التوصيلات ذات الرتبة الأعلى اللازمة للتحكم في الوقت الحقيقي. لمعالجة ذلك، نقترح إطار عمل جديد لأنظمة التحكم في إشارات المرور لتحقيق التحكم الذكي في المرور. يتعاون هذا الإطار مع عدة خوادم حوسبة حافة مجاورة لجمع معلومات المرور عبر الشبكة الطرقية. لرفع كفاءة التحكم في إشارات المرور، قمنا بتصميم خوارزمية تعلم معزز متعددة الوكلاء (MA-SAC). ضمن هذه الخوارزمية، يتم نشر وكلاء فرديين في كل تقاطع بهدف تحسين تدفق المرور عبر الشبكة الطرقية بأكملها بشكل جماعي. علاوة على ذلك، نقدم تعلم الرسوم البيانية الفائقة في شبكة الناقد لـ MA-SAC لتمكين التفاعلات الزمكانية من عدة تقاطعات في الشبكة الطرقية. تقوم هذه الطريقة بدمج جودة الرسوم البيانية الفائقة وتركيبات الرسوم البيانية الزمكانية لتشفير بيانات المرور واحتواء التداخلات المكانية والزمانية المعقدة بين عدة تقاطعات. تُظهر تقييماتنا التجريبية، التي تم اختبارها على مجموعات بيانات متنوعة، تفوق إطار عملنا في تقليل متوسط أوقات سفر المركبات والحفاظ على أداء عالٍ من خلال الإنتاجية. يسهل هذا العمل تطوير حلول أكثر ذكاءً وردود أفعال لإدارة المرور في المدن.