Optimizing Traffic Signal Control using High-Dimensional State Representation and Efficient Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2411.07759v1 📥 PDF

作者: Lawrence Francis, Blessed Guda, Ahmed Biyabani

分类: eess.SY, cs.AI

发布日期: 2024-11-12

备注: Under Review

💡 一句话要点

利用高维状态表示和高效深度强化学习优化交通信号控制

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 交通信号控制 深度强化学习 高维状态表示 车路协同 模型压缩

📋 核心要点

  1. 现有交通信号控制的强化学习方法，在高维状态表示下性能提升有限，未能充分利用丰富的信息。
  2. 本文提出利用高维状态表示，结合高效的深度强化学习算法，优化交通信号控制策略。
  3. 实验结果表明，该方法能够显著降低车辆平均等待时间，最高可达17.9%的提升。

📝 摘要（中文）

本文研究了基于强化学习（RL）的交通信号控制（TSC）问题，其中信号配时决策取决于路口车辆信息。这些信息构成了RL环境的状态表示，可以是包含多个变量的高维向量，也可以是低维向量。现有研究表明，使用高维状态表示并不能提高TSC的性能。然而，本文通过实验结果证明，使用高维状态表示实际上可以提高TSC的性能，平均等待时间最多可减少17.9%。这种高维表示可以通过经济高效的车路协同（V2I）通信获得，从而鼓励其在TSC中的应用。此外，考虑到状态空间较大，本文确定了对计算高效模型的需求，并探索了通过剪枝进行模型压缩的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决交通信号控制中，如何有效利用高维状态信息来提升控制性能的问题。现有方法通常采用低维状态表示，忽略了车辆速度、位置等细节信息，或者在高维状态下性能提升不明显，未能充分挖掘高维信息的潜力。

核心思路：论文的核心思路是，通过更精细的高维状态表示，使强化学习智能体能够更准确地感知交通状况，从而做出更优的信号配时决策。同时，针对高维状态空间带来的计算复杂度问题，采用高效的深度强化学习算法和模型压缩技术。

技术框架：整体框架包括：1) 使用V2I通信获取车辆的详细信息，构建高维状态表示；2) 利用深度强化学习算法训练交通信号控制器；3) 通过模型剪枝压缩控制器模型，提高计算效率。具体流程是，智能体根据当前状态选择动作（信号配时方案），环境（交通仿真器）根据动作更新状态，并返回奖励（例如，负的平均等待时间），智能体根据奖励更新策略。

关键创新：论文的关键创新在于证明了高维状态表示在交通信号控制中的有效性，并结合高效的深度强化学习算法和模型压缩技术，解决了高维状态空间带来的计算挑战。与现有方法相比，本文能够更充分地利用车辆的详细信息，从而做出更优的控制决策。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 高维状态表示的具体内容，例如，车辆的位置、速度、排队长度等；2) 深度强化学习算法的选择，例如，DQN、DDPG等；3) 模型剪枝的具体方法，例如，权重剪枝、神经元剪枝等；4) 奖励函数的设计，例如，负的平均等待时间、负的平均排队长度等；5) 网络结构的设计，例如，卷积神经网络、循环神经网络等。这些细节需要在论文中进一步明确。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用高维状态表示和高效深度强化学习算法，能够显著降低车辆的平均等待时间，最高可达17.9%的提升。这证明了高维状态表示在交通信号控制中的有效性，并为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统，通过优化交通信号控制，减少车辆等待时间，提高道路通行效率，缓解交通拥堵。此外，该方法还可以推广到其他需要高维状态表示的控制问题，例如，机器人导航、智能制造等。

📄 摘要（原文）

In reinforcement learning-based (RL-based) traffic signal control (TSC), decisions on the signal timing are made based on the available information on vehicles at a road intersection. This forms the state representation for the RL environment which can either be high-dimensional containing several variables or a low-dimensional vector. Current studies suggest that using high dimensional state representations does not lead to improved performance on TSC. However, we argue, with experimental results, that the use of high dimensional state representations can, in fact, lead to improved TSC performance with improvements up to 17.9% of the average waiting time. This high-dimensional representation is obtainable using the cost-effective vehicle-to-infrastructure (V2I) communication, encouraging its adoption for TSC. Additionally, given the large size of the state, we identified the need to have computational efficient models and explored model compression via pruning.