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Optimizing the Junction-Tree-Based Reinforcement Learning Algorithm for Network-Wide Signal CoordinationOptimización del algoritmo de aprendizaje por refuerzo basado en el árbol de unión para la coordinación de señales en toda la red

Resumen

Este estudio desarrolla tres medidas para optimizar el algoritmo de aprendizaje por refuerzo (RL) basado en el árbol de cruces, que se utilizará para la coordinación de señales en toda la red. La primera medida consiste en optimizar la frecuencia de ejecución del algoritmo de árbol de cruces (JTA) y la división del estado de las intersecciones. La segunda es optimizar el modo de transmisión de la información JTA. La tercera consiste en optimizar el funcionamiento de una única intersección. Para analizar el efecto de la optimización se crea una red de prueba y tres grupos de prueba. El grupo 1 es el grupo de control, el grupo 2 adopta las optimizaciones para los parámetros básicos y el modo de transmisión de información, y el grupo 3 adopta las optimizaciones para el funcionamiento de una única intersección. También se prueban entornos con distintos niveles de congestión. Los resultados muestran que las optimizaciones de los parámetros básicos y del modo de transmisión de la información pueden mejorar la eficiencia del sistema y la flexibilidad de la luz verde, y que la optimización del funcionamiento de una única intersección puede mejorar la eficiencia tanto del sistema como de la intersección individual. Aplicando las optimizaciones propuestas al algoritmo RL basado en JTA existente, la coordinación de señales en toda la red puede funcionar mejor.

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