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Large-Scale Traffic Signal Control Using a Novel Multiagent Reinforcement Learning

强化学习 计算机科学 稳健性(进化) 可扩展性 估计员 趋同(经济学) 数学优化 信号(编程语言) 人工智能 数学 基因 经济增长 生物化学 化学 统计 数据库 经济 程序设计语言
作者
Xiaoqiang Wang,Liangjun Ke,Zhimin Qiao,Xinghua Chai
出处
期刊:IEEE transactions on cybernetics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:51 (1): 174-187 被引量:143
标识
DOI:10.1109/tcyb.2020.3015811
摘要

Finding the optimal signal timing strategy is a difficult task for the problem of large-scale traffic signal control (TSC). Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) is a promising method to solve this problem. However, there is still room for improvement in extending to large-scale problems and modeling the behaviors of other agents for each individual agent. In this paper, a new MARL, called Cooperative double Q-learning (Co-DQL), is proposed, which has several prominent features. It uses a highly scalable independent double Q-learning method based on double estimators and the UCB policy, which can eliminate the over-estimation problem existing in traditional independent Q-learning while ensuring exploration. It uses mean field approximation to model the interaction among agents, thereby making agents learn a better cooperative strategy. In order to improve the stability and robustness of the learning process, we introduce a new reward allocation mechanism and a local state sharing method. In addition, we analyze the convergence properties of the proposed algorithm. Co-DQL is applied on TSC and tested on a multi-traffic signal simulator. According to the results obtained on several traffic scenarios, Co- DQL outperforms several state-of-the-art decentralized MARL algorithms. It can effectively shorten the average waiting time of the vehicles in the whole road system.
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