Reinforcement Learning Based Traffic Signal Design to Minimize Queue Lengths

📄 arXiv: 2509.21745v1 📥 PDF

作者: Anirud Nandakumar, Chayan Banerjee, Lelitha Devi Vanajakshi

分类: eess.SY, cs.LG

发布日期: 2025-09-26

💡 一句话要点

提出基于强化学习的交通信号灯优化方法，最小化车辆排队长度

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

关键词: 交通信号控制 强化学习 近端策略优化 车辆排队长度 交通仿真

📋 核心要点

  1. 传统交通信号控制方法难以适应动态交通变化，导致拥堵和延误。
  2. 利用强化学习PPO算法，结合多种状态表示方法，最小化交通路口的车辆排队长度。
  3. 实验表明，该方法在SUMO模拟器中优于传统方法，平均排队长度减少约29%。

📝 摘要（中文）

高效的交通信号控制（TSC）对于减少拥堵、延误、污染和确保道路安全至关重要。传统方法（如固定配时和感应控制）难以应对动态交通模式。本研究提出了一种新的自适应TSC框架，利用强化学习（RL）和近端策略优化（PPO）算法，以最小化所有信号相位上的总排队长度。通过扩展状态空间、自编码器表示和受K-Planes启发的表示等多种状态表示方法，解决了为RL控制器有效表示高度随机交通状况的挑战。该算法已在SUMO交通模拟器中实现，并在减少排队长度方面优于传统方法和其他基于RL的方法。最佳配置比传统的韦伯斯特方法减少了约29%的平均排队长度。此外，对替代奖励函数的比较评估证明了所提出的基于队列的方法的有效性，展示了可扩展和自适应的城市交通管理的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决城市交通信号控制问题，目标是减少车辆排队长度，提高交通效率。现有方法，如固定配时和感应控制，无法有效应对动态变化的交通流量，导致交通拥堵和延误。传统的强化学习方法在处理高维、随机的交通状态空间时面临挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习算法，通过与交通环境的交互学习，自适应地调整交通信号灯的配时方案，从而最小化车辆排队长度。通过设计有效的状态表示和奖励函数，使强化学习智能体能够更好地理解和优化交通状况。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 交通环境模拟器（SUMO）：用于模拟真实的交通环境，提供车辆流量、位置等信息。2) 强化学习智能体：使用PPO算法，根据当前交通状态选择合适的信号灯配时方案。3) 状态表示模块：将交通环境信息转换为智能体可以理解的状态向量，包括扩展状态空间、自编码器表示和K-Planes表示。4) 奖励函数模块：根据车辆排队长度计算奖励值，引导智能体学习优化交通流量。

关键创新：论文的关键创新在于提出了多种状态表示方法，以更有效地表示复杂的交通状态。相比于传统的单一状态表示，这些方法能够捕捉到更多的交通信息，提高强化学习智能体的决策能力。此外，论文还探索了不同的奖励函数设计，以更好地引导智能体学习优化目标。

关键设计：论文使用了PPO算法作为强化学习算法，该算法具有较好的稳定性和收敛性。状态表示方面，采用了扩展状态空间（包括车辆位置、速度等信息）、自编码器表示（用于降维）和K-Planes表示（用于捕捉交通模式）。奖励函数设计为负的车辆排队长度，鼓励智能体减少排队。PPO算法的具体参数设置（如学习率、折扣因子等）需要根据具体交通场景进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的基于强化学习的交通信号控制方法在SUMO模拟器中取得了显著的性能提升。与传统的韦伯斯特方法相比，最佳配置能够减少约29%的平均排队长度。此外，通过对比不同的状态表示和奖励函数设计，验证了所提出的方法的有效性，并为未来的研究提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于城市交通管理系统，实现交通信号灯的自适应优化，减少交通拥堵、降低车辆排放、提高出行效率。通过与实时交通数据的结合，可以实现更加智能化的交通控制，提升城市交通的整体运行效率和服务水平。未来可扩展到区域交通协同控制，解决更大范围的交通拥堵问题。

📄 摘要（原文）

Efficient traffic signal control (TSC) is crucial for reducing congestion, travel delays, pollution, and for ensuring road safety. Traditional approaches, such as fixed signal control and actuated control, often struggle to handle dynamic traffic patterns. In this study, we propose a novel adaptive TSC framework that leverages Reinforcement Learning (RL), using the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm, to minimize total queue lengths across all signal phases. The challenge of efficiently representing highly stochastic traffic conditions for an RL controller is addressed through multiple state representations, including an expanded state space, an autoencoder representation, and a K-Planes-inspired representation. The proposed algorithm has been implemented using the Simulation of Urban Mobility (SUMO) traffic simulator and demonstrates superior performance over both traditional methods and other conventional RL-based approaches in reducing queue lengths. The best performing configuration achieves an approximately 29% reduction in average queue lengths compared to the traditional Webster method. Furthermore, comparative evaluation of alternative reward formulations demonstrates the effectiveness of the proposed queue-based approach, showcasing the potential for scalable and adaptive urban traffic management.