A dynamic self-improving ramp metering algorithm based on multi-agent deep reinforcement learning

We present a novel ramp metering algorithm that incorporates multi-agent deep reinforcement learning (DRL) techniques, which utilizes monitoring data from loop detectors. Our proposed approach employed a multi-agent DRL framework to generate optimized ramp metering schedules for each ramp meter in r...

Celý popis

Podrobná bibliografia

Vydané v:	Transportation letters Ročník ahead-of-print; číslo ahead-of-print; s. 1 - 9
Hlavní autori:	Deng, Fuwen, Jin, Jiandong, Shen, Yu, Du, Yuchuan
Médium:	Journal Article
Jazyk:	English
Vydavateľské údaje:	Taylor & Francis 08.08.2024
Predmet:	adaptive control deep reinforcement learning ramp metering
ISSN:	1942-7867, 1942-7875
On-line prístup:	Získať plný text
Tagy:	Pridať tag Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!