Reinforcement learning-based traffic lights controller with adaptive reward function
| Nível educacional (dc.audience.educationLevel) | Graduação | pt_BR |
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Ramos, Gabriel de Oliveira | |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/9281736089055094 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Varisco, Fabio Müller | |
| Curso (dc.curso) | Ciência da Computação | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2022-04-12T18:44:08Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2022-04-12T18:44:08Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2019-12-09 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | O congestionamento no tráfego tem impactos na economia, na sustentabilidade das cidades e no bem-estar dos cidadãos. Este problema pode ser reduzido usando estratégias de controle de tráfego inteligentes para promover um uso mais eficiente da rede rodoviária. Controladores de semáforo baseados na técnica de Aprendizado por Reforço oferecem muitos benefícios em relação à outras técnicas, e um deles é ser capaz de ajustar as ações do controlador customizando a função de recompensa utilizada. Neste artigo, funções de recompensa são avaliadas sob diferentes condições de demanda e propomos uma função de recompensa adaptativa, que adapta seu objetivo dinamicamente de acordo com os níveis de saturação das vias | pt_BR |
| Resumo (dc.description.resumo) | Traffic Congestion affects the economy, the sustainability of the urban environment and the citizens’ well-being. This problem can be alleviated by promoting more efficient usage of the road network through intelligent Traffic Control strategies. Reinforcement Learningbased Traffic Signal controllers offer many benefits in relation to other techniques, and one of them is the ability to tune the actions of the controller by customising its reward function. In this paper, we evaluate how different reward functions behave under different demand conditions and propose an Adaptive Reward Function that dynamically adapts its goal according to the road’s saturation levels | en |
| URI (dc.identifier.uri) | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/11040 | |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Controlador de semáforos | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Q-learning | en |
| Assunto (dc.subject) | Função de recompensa adaptativa | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Níveis de saturação | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Traffic signal controller | en |
| Assunto (dc.subject) | Adaptive reward function | en |
| Assunto (dc.subject) | Saturation levels | en |
| Título (dc.title) | Reinforcement learning-based traffic lights controller with adaptive reward function | en |
| Tipo de arquivo (dc.type) | TCC | pt_BR |
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