交通密度に基づく多重交差点ネットワークの交通信号のスマート制御：Q学習の使用

要旨 都市部では、交差点での車両を優先するために交通信号を利用することが交通制御の解決策となっています。スマート交通信号の方法の中でも、機械学習に基づく方法は、そのシンプルさとパフォーマンスのために特に重要です。本論文では、深層ニューラルネットワークに基づくQ学習を組み合わせて、2つの異なる交差点モデルで使用します。最初のものは個別の交差点で、2番目のものは互いに接続され、アクションを共有する2つの交差点です。この方法を使用することにより、交通信号はフェーズの配分を管理することで、交差点での車両の消費時間を削減するためのインテリジェントな決定を下すことができます。提案されたスマート交通信号はSUMOを通じて研究され、シミュレーションされました。その結果、固定時間の交通信号と比較して、異なる交通シナリオにおける各車両の平均待ち時間が個別の交差点で34%削減されたことが示されました。2つの交差点の場合、エージェント間の認識と通信が、混雑した交通シナリオにおいて全車両の待ち時間を24%削減することに寄与しました。