CoLLMLight: Cooperative Large Language Model Agents for Network-Wide Traffic Signal Control
作者: Zirui Yuan, Siqi Lai, Hao Liu
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-03-14
备注: Under review, 14 pages
💡 一句话要点
CoLLMLight：用于网络级交通信号控制的协同大语言模型智能体
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 交通信号控制 大语言模型 协同智能体 时空图 复杂度感知推理
📋 核心要点
- 现有交通信号控制方法缺乏智能体间的有效协作，难以实现网络级的交通优化。
- CoLLMLight通过构建时空图捕捉交通动态，并利用复杂度感知的推理机制优化计算效率。
- 实验表明，CoLLMLight在多种交通场景下优于现有方法，展现出良好的有效性、可扩展性和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
交通信号控制（TSC）在城市交通管理中起着关键作用，它通过优化交通流量和缓解拥堵来实现。虽然大语言模型（LLM）最近因其卓越的问题解决和泛化能力而成为有前途的TSC工具，但现有方法未能解决智能体间协作的基本需求，从而限制了它们在实现网络级优化方面的有效性。为了弥合这一差距，我们提出了CoLLMLight，一个用于TSC的协同LLM智能体框架。具体来说，我们首先构建一个结构化的时空图来捕获实时交通动态以及相邻交叉口之间的空间关系，使LLM能够推理复杂的交通交互。此外，我们引入了一种复杂度感知的推理机制，该机制可以根据实时交通状况动态调整推理深度，从而确保最佳的计算效率，而不会牺牲决策质量。此外，我们提出了一种微调策略，该策略利用迭代的仿真驱动数据收集和环境反馈来构建一个为协同TSC量身定制的轻量级LLM。在合成和真实世界数据集上的大量实验表明，CoLLMLight在各种交通场景中均优于最先进的方法，展示了其有效性、可扩展性和鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决城市交通信号控制（TSC）中，现有方法无法有效进行智能体间协作，导致难以实现网络级交通流量优化的问题。现有方法通常独立控制每个路口的信号灯，忽略了路口间的相互影响，导致全局效率低下。此外，直接应用大型语言模型（LLM）进行TSC计算成本高昂，且缺乏针对性的优化。
核心思路：论文的核心思路是构建一个协同的大语言模型智能体框架CoLLMLight，通过显式地建模路口间的时空关系，并引入复杂度感知的推理机制，实现高效且全局优化的交通信号控制。通过迭代的仿真驱动数据收集和环境反馈，对LLM进行微调，使其更适应TSC任务。
技术框架：CoLLMLight框架包含以下主要模块：1）时空图构建：构建一个结构化的时空图，节点代表路口，边代表路口间的空间关系和交通流动态。2）复杂度感知推理：根据实时交通状况动态调整LLM的推理深度，平衡计算效率和决策质量。3）LLM微调：利用仿真数据和环境反馈，对LLM进行微调，使其适应TSC任务。整体流程是，首先利用时空图和交通状态信息，LLM进行推理，输出交通信号控制策略，然后通过仿真环境评估策略效果，并利用评估结果更新LLM。
关键创新：论文的关键创新在于：1）协同智能体框架：CoLLMLight显式地建模了路口间的关系，实现了智能体间的协同控制。2）复杂度感知推理：根据交通状况动态调整推理深度，提高了计算效率。3）轻量级LLM微调：通过仿真数据和环境反馈，构建了一个专门为TSC任务优化的轻量级LLM。与现有方法相比，CoLLMLight更注重全局优化和计算效率。
关键设计：时空图的构建方式，如何选择合适的LLM进行微调，复杂度感知推理的具体策略（例如，使用何种指标来衡量交通复杂度，以及如何根据复杂度调整推理深度），以及微调过程中使用的损失函数和优化算法等技术细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，CoLLMLight在合成和真实世界数据集上均优于现有方法。具体性能数据未知，但论文强调了CoLLMLight在各种交通场景下的有效性、可扩展性和鲁棒性。该方法在网络级交通信号控制方面取得了显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于城市智能交通管理系统，通过优化交通信号灯的控制策略，缓解交通拥堵，提高道路通行效率，减少车辆尾气排放，从而改善城市居民的出行体验和生活质量。未来，该技术还可以扩展到其他交通管理领域，如高速公路匝道控制、公共交通调度等。
📄 摘要（原文）
Traffic Signal Control (TSC) plays a critical role in urban traffic management by optimizing traffic flow and mitigating congestion. While Large Language Models (LLMs) have recently emerged as promising tools for TSC due to their exceptional problem-solving and generalization capabilities, existing approaches fail to address the essential need for inter-agent coordination, limiting their effectiveness in achieving network-wide optimization. To bridge this gap, we propose CoLLMLight, a cooperative LLM agent framework for TSC. Specifically, we first construct a structured spatiotemporal graph to capture real-time traffic dynamics and spatial relationships among neighboring intersections, enabling the LLM to reason about complex traffic interactions. Moreover, we introduce a complexity-aware reasoning mechanism that dynamically adapts reasoning depth based on real-time traffic conditions, ensuring optimal computational efficiency without sacrificing decision quality. Besides, we propose a fine-tuning strategy that leverages iterative simulation-driven data collection and environmental feedback to build a lightweight LLM tailored for cooperative TSC. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate that CoLLMLight outperforms state-of-the-art methods in diverse traffic scenarios, showcasing its effectiveness, scalability, and robustness.