多智能体强化学习在城市交通网络信号控制方法中应用综述_作者

资 源 简 介

多智能体强化学习在城市交通网络信号控制方法中应用综述_作者

详 情 说 明

多智能体强化学习（MARL）是近年来在城市交通网络信号控制领域备受关注的技术方向。交通信号控制问题本质上是多智能体协作问题，每个路口可以视为一个智能体，它们需要协同优化全局交通流量。

传统的定时控制和感应控制方法难以应对动态变化的交通流量，而多智能体强化学习通过分布式决策框架，使得每个信号灯能够根据局部观测自主调整相位和时长，同时通过智能体间的通信或全局奖励机制实现协同优化。典型的方法包括独立Q学习、协同Actor-Critic框架以及基于博弈论的协调策略。

该技术的优势在于能够适应实时交通变化，减少车辆等待时间和拥堵程度。但挑战在于状态空间的维度灾难、智能体间的非稳态性以及通信开销问题。当前研究趋势集中在分层强化学习、注意力机制和联邦学习等方向，以提升算法可扩展性和鲁棒性。