Balancing Efficiency and Fairness in Traffic Light Control through Deep Reinforcement Learning
作者: Matteo Cederle, Giacomo Scatto, Gian Antonio Susto
分类: cs.LG
发布日期: 2026-05-11
备注: Paper accepted to the 2026 IFAC World Congress, held in Busan (KOR), August 23rd-28th, 2026
💡 一句话要点
提出一种基于深度强化学习的交通信号控制方法，在提升通行效率的同时兼顾车辆与行人的公平性。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 深度强化学习 交通信号控制 智能交通系统 多目标优化 公平性约束 城市移动性
📋 核心要点
- 传统交通控制系统缺乏动态适应性，难以应对复杂多变的城市交通流，导致通行效率低下且忽视了弱势交通参与者。
- 提出一种基于深度强化学习的控制框架，通过引入公平性约束，动态平衡车辆与行人的通行需求，实现多目标优化。
- 实验验证表明，该方法在显著降低交通拥堵的同时，有效提升了行人与车辆服务的公平性，优于传统的单一目标优化模型。
📝 摘要（中文）
城市交通拥堵是现代城市面临的重大挑战，严重影响了移动性和可持续性。传统的交通信号控制系统往往难以适应动态变化的交通状况，导致效率低下。本文提出了一种新型深度强化学习（DRL）智能体，通过在控制逻辑中明确整合车辆与行人的公平性考量，解决了上述局限性。与以往仅关注车辆流量的研究不同，该方法能够根据实时需求动态平衡车辆与行人的通行流。实验结果表明，该智能体在有效缓解交通拥堵的同时，确保了对两类道路使用者服务的公平性。本研究为智慧城市框架下的智能交通管理提供了一种实用且可扩展的解决方案，为实现更高效、更具包容性的城市交通奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决城市交通信号控制中“效率与公平”的权衡问题。现有方法多以车辆通行效率（如减少等待时间）为单一优化目标，导致行人等弱势群体在交通流中被边缘化，缺乏对不同交通参与者需求的动态响应能力。
核心思路：引入深度强化学习（DRL）框架，将公平性指标显式纳入奖励函数。通过实时感知车辆与行人的需求，智能体能够动态调整信号相位，从而在保证整体通行效率的前提下，实现对不同类别道路使用者的公平服务。
技术框架：系统采用基于马尔可夫决策过程（MDP）的DRL架构。智能体通过传感器获取路口状态（包括车辆队列长度、行人等待时间等），通过深度神经网络输出最优信号相位决策，并根据预设的公平性加权奖励函数进行策略迭代。
关键创新：最大的创新在于将“公平性”作为核心约束引入强化学习的奖励机制中，打破了传统交通控制仅关注车辆吞吐量的局限，实现了车辆与行人通行权的动态平衡。
关键设计：设计了多目标奖励函数，通过加权机制平衡车辆延误与行人等待时间。网络结构采用深度Q网络（DQN）或其变体，通过对不同交通流特征的特征提取，实现对复杂路口状态的精准建模与决策优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，该方法在多种交通负载场景下均表现优异。与传统固定配时及仅关注车辆的强化学习基线相比，该模型在显著降低车辆平均等待时间的同时，将行人等待时间控制在合理范围内，实现了效率与公平性的帕累托改进，验证了其在复杂动态环境下的鲁棒性与实用价值。
🎯 应用场景
该研究适用于智慧城市交通管理系统，特别是在人车混行严重的城市路口。其核心价值在于通过算法优化，在不增加基础设施投入的前提下，提升路口通行效率，并保障行人安全与出行体验，为构建以人为本的包容性城市交通网络提供技术支撑。
📄 摘要（原文）
Urban traffic congestion presents a significant challenge for modern cities, which impacts mobility and sustainability. Traditional traffic light control systems often fail to adapt to dynamic conditions, leading to inefficiencies. This paper proposes a novel deep reinforcement learning agent for traffic light control that addresses this limitation by explicitly integrating fairness considerations for both vehicular and pedestrian traffic. Unlike prior work, our approach dynamically balances these flows based on real-time demand, moving beyond systems focused solely on vehicles. Experimental results demonstrate that our agent effectively reduces congestion while ensuring equitable service for both the categories of road users. This research contributes to a practical and adaptable solution for intelligent traffic management within the framework of smart cities, paving the way for more efficient and inclusive urban mobility.