A Fairness-Oriented Multi-Objective Reinforcement Learning approach for Autonomous Intersection Management

📄 arXiv: 2507.09311v1 📥 PDF

作者: Matteo Cederle, Marco Fabris, Gian Antonio Susto

分类: eess.SY

发布日期: 2025-07-12

备注: 6 pages, 5 figures, accepted at the 1st Joint Conference on Computers, Cognition and Communication, Padua, Italy, Sep. 15-18, 2025

期刊: IFAC-PapersOnLine Volume 59, Issue 26, 2025, Pages 157-162

DOI: 10.1016/j.ifacol.2025.12.027

💡 一句话要点

提出面向公平性的多目标强化学习自主交叉口管理方法

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

关键词: 多目标强化学习 自主交叉口管理 公平性 智能交通系统 交通效率 环境可持续性

📋 核心要点

  1. 现有交叉口管理方法难以兼顾交通效率、环境可持续性和不同类型车辆的公平性。
  2. 采用多目标强化学习寻找帕累托最优策略，并引入事后公平性准则选择最终策略。
  3. 仿真结果表明，该方法在提升交通效率、减少排放的同时，保证了车辆间的公平性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种新颖的多目标强化学习（MORL）方法，用于自主交叉口管理，旨在平衡电动汽车和内燃机汽车的交通效率和环境可持续性。该方法利用MORL识别帕累托最优策略，并通过事后公平性准则来指导最终策略的选择。在复杂的交叉口场景中的仿真结果表明，该方法在优化交通效率和减少排放方面是有效的，同时确保了车辆类别之间的公平性。我们认为，这一准则可以为确保公平服务奠定基础，同时促进智能城市交通中安全、高效和可持续的实践。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自主交叉口管理中，如何同时优化交通效率、降低排放，并保证不同类型车辆（电动汽车和内燃机汽车）的公平性问题。现有方法通常只关注单一目标（如交通效率），忽略了环境影响和公平性，或者难以在多个目标之间进行有效权衡。

核心思路：论文的核心思路是利用多目标强化学习（MORL）来寻找一组帕累托最优策略，每个策略代表了不同目标之间的权衡。然后，引入一个事后公平性准则，从这组帕累托最优策略中选择一个最终策略，以确保不同类型车辆获得公平的服务。这样可以避免在训练过程中预先设定目标权重，从而更好地探索目标空间。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 定义多目标强化学习问题，包括状态空间、动作空间、奖励函数（分别对应交通效率、排放和公平性）；2) 使用MORL算法（具体算法未知，原文未提及）训练得到一组帕累托最优策略；3) 定义公平性准则，例如基于车辆等待时间的公平性指标；4) 使用公平性准则从帕累托最优策略集中选择最终策略；5) 在交通仿真环境中评估最终策略的性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将多目标强化学习与事后公平性准则相结合，从而能够在自主交叉口管理中同时优化多个目标，并保证不同类型车辆的公平性。与传统的单目标强化学习方法相比，该方法能够更好地权衡不同目标之间的关系，并提供更灵活的策略选择。与预先设定目标权重的MORL方法相比，事后公平性准则避免了主观偏见，并允许根据实际需求选择最合适的策略。

关键设计：论文中关于MORL算法的具体选择、奖励函数的设计、公平性准则的定义等关键技术细节未知，需要在原文中进一步查找。可以推测，奖励函数可能包括车辆通过交叉口的时间、车辆的排放量以及不同类型车辆等待时间的差异等因素。公平性准则可能基于基尼系数或其他常用的公平性指标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，该方法能够在优化交通效率和减少排放的同时，有效提升不同类型车辆之间的公平性。具体的性能数据（如交通效率提升百分比、排放量减少百分比、公平性指标的改善程度）未知，需要在原文中进一步查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统，特别是自主驾驶车辆环境下的交叉口管理。通过优化交通效率、降低排放并保证公平性，该方法有助于构建更可持续、更公平的城市交通网络。未来，该方法可以扩展到更复杂的交通场景，例如多交叉口协同控制、考虑行人和骑行者的交通管理等。

📄 摘要（原文）

This study introduces a novel multi-objective reinforcement learning (MORL) approach for autonomous intersection management, aiming to balance traffic efficiency and environmental sustainability across electric and internal combustion vehicles. The proposed method utilizes MORL to identify Pareto-optimal policies, with a post-hoc fairness criterion guiding the selection of the final policy. Simulation results in a complex intersection scenario demonstrate the approach's effectiveness in optimizing traffic efficiency and emissions reduction while ensuring fairness across vehicle categories. We believe that this criterion can lay the foundation for ensuring equitable service, while fostering safe, efficient, and sustainable practices in smart urban mobility.