LLMLight: Large Language Models as Traffic Signal Control Agents

📄 arXiv: 2312.16044v5 📥 PDF

作者: Siqi Lai, Zhao Xu, Weijia Zhang, Hao Liu, Hui Xiong

分类: cs.AI

发布日期: 2023-12-26 (更新: 2024-12-17)

💡 一句话要点

LLMLight：利用大语言模型作为交通信号控制智能体，提升城市交通管理效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 交通信号控制 大型语言模型 智能交通系统 强化学习 交通管理 可解释性 LightGPT

📋 核心要点

  1. 传统交通信号控制方法泛化能力弱，缺乏可解释性，难以适应复杂多变的交通场景。
  2. LLMLight框架利用LLM的推理能力，结合实时交通信息，模拟人类直觉进行交通信号决策。
  3. LightGPT作为定制LLM，通过学习交通模式和控制策略，进一步提升LLMLight的性能，实验表明其优于多种基线方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为LLMLight的新框架，该框架利用大型语言模型（LLM）作为交通信号控制（TSC）的决策智能体。传统的TSC方法主要基于交通工程和强化学习（RL），但通常难以在不同的交通场景中泛化，并且缺乏可解释性。LLMLight首先通过包含实时交通状况的提示来指导LLM。利用LLM的先进泛化能力，LLMLight进行类似于人类直觉的推理和决策过程，以实现有效的交通控制。此外，我们构建了LightGPT，这是一个专为TSC任务定制的专用骨干LLM。通过学习细致的交通模式和控制策略，LightGPT经济高效地增强了LLMLight框架。在十个真实和合成数据集上进行的大量实验，以及十五位人类专家的评估，证明了LLMLight与LightGPT的卓越有效性、泛化能力和可解释性，优于九种基线方法和十种先进的LLM。

🔬 方法详解

问题定义：交通信号控制（TSC）旨在优化道路网络效率并减少拥堵。现有方法，如基于交通工程和强化学习的方法，在面对复杂多变的交通场景时，泛化能力不足，且决策过程缺乏可解释性，难以进行优化和改进。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的推理和泛化能力，将其作为交通信号控制的决策智能体。通过向LLM提供包含实时交通状况的提示，引导LLM进行类似于人类专家的推理和决策，从而实现更有效和可解释的交通控制。

技术框架：LLMLight框架主要包含两个核心部分：一是LLM推理决策模块，该模块接收包含实时交通信息的提示，并输出交通信号控制策略；二是LightGPT，一个专门为TSC任务定制的LLM，用于增强LLMLight框架的性能和效率。整体流程为：收集交通数据 -> 构建提示 -> LLM推理决策 -> 输出控制策略 -> 执行控制策略 -> 收集新的交通数据，形成闭环。

关键创新：最重要的创新在于将LLM引入交通信号控制领域，利用LLM的自然语言理解和推理能力，将复杂的交通控制问题转化为LLM可以理解和处理的自然语言任务。LightGPT的定制化设计，使其能够更好地学习和理解交通模式和控制策略，进一步提升了LLMLight的性能。与传统方法相比，LLMLight具有更强的泛化能力和可解释性。

关键设计：LightGPT的训练数据包括大量的交通数据和控制策略，通过微调技术，使其能够更好地适应TSC任务。提示工程是LLMLight的关键，需要精心设计提示的格式和内容，以确保LLM能够准确理解交通状况并做出合理的决策。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLMLight在十个真实和合成数据集上均优于九种基线方法和十种先进的LLM。人类专家评估也表明，LLMLight具有卓越的有效性、泛化能力和可解释性。具体性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，但强调了其超越现有方法的优越性。

🎯 应用场景

LLMLight具有广泛的应用前景，可用于城市交通管理、智能交通系统、自动驾驶等领域。通过优化交通信号控制，可以有效缓解交通拥堵，提高道路通行效率，降低车辆排放，改善城市空气质量。此外，LLMLight的可解释性使其易于部署和维护，有助于提升交通管理部门的决策水平。

📄 摘要（原文）

Traffic Signal Control (TSC) is a crucial component in urban traffic management, aiming to optimize road network efficiency and reduce congestion. Traditional TSC methods, primarily based on transportation engineering and reinforcement learning (RL), often struggle with generalization abilities across varied traffic scenarios and lack interpretability. This paper presents LLMLight, a novel framework employing Large Language Models (LLMs) as decision-making agents for TSC. Specifically, the framework begins by instructing the LLM with a knowledgeable prompt detailing real-time traffic conditions. Leveraging the advanced generalization capabilities of LLMs, LLMLight engages a reasoning and decision-making process akin to human intuition for effective traffic control. Moreover, we build LightGPT, a specialized backbone LLM tailored for TSC tasks. By learning nuanced traffic patterns and control strategies, LightGPT enhances the LLMLight framework cost-effectively. Extensive experiments conducted on ten real-world and synthetic datasets, along with evaluations by fifteen human experts, demonstrate the exceptional effectiveness, generalization ability, and interpretability of LLMLight with LightGPT, outperforming nine baseline methods and ten advanced LLMs.