Generalized Multi-hop Traffic Pressure for Heterogeneous Traffic Perimeter Control

要約

境界制御 (PC) は、都市部の渋滞によるトラフィック ネットワーク容量の損失を防ぎます。
同種の PC により、保護領域へのすべてのアクセス ポイントに同一の許可された流入が許可されます。
ただし、同種 PC は、保護領域内の渋滞が異種 (需要の不均衡など) である場合、パフォーマンスが低下します。これは、同種 PC は各境界交差点付近の特定の交通状況を考慮しないためです。
保護領域に空間的に不均一な混雑がある場合、低密度領域付近では周囲の流入速度が高くなるように調整する必要があり、高密度領域ではその逆が行われます。
単純なアプローチは、1 ホップのトラフィック プレッシャーを利用して境界交差点周辺の交通状況を測定することですが、そのような測定基準は PC にとって空間的に近視眼的すぎます。
この問題に対処するために、マルコフ連鎖理論に基づいて、境界交差点を越えて保護領域を「より深く調べる」マルチホップ下流圧力を定式化します。
さらに、この新しいマルチホップ圧力を利用して、事前トレーニングされた深層強化学習の均一制御ポリシーによって提供される許容流入の合計を再分配できる 2 段階の階層制御スキームを定式化します。
実験結果は、マルチホップ圧力を活用した異種 PC アプローチが、発信元と宛先のフローの不均衡が大きく、空間的不均一性が高いシナリオでは、同種 PC よりも大幅に優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。
さらに、感度分析により、私たちのアプローチは回転比の不確実性に対して堅牢であることが示されています。

要約(オリジナル)

Perimeter control (PC) prevents loss of traffic network capacity due to congestion in urban areas. Homogeneous PC allows all access points to a protected region to have identical permitted inflow. However, homogeneous PC performs poorly when the congestion in the protected region is heterogeneous (e.g., imbalanced demand) since the homogeneous PC does not consider specific traffic conditions around each perimeter intersection. When the protected region has spatially heterogeneous congestion, one needs to modulate the perimeter inflow rate to be higher near low-density regions and vice versa for high-density regions. A na\’ive approach is to leverage 1-hop traffic pressure to measure traffic condition around perimeter intersections, but such metric is too spatially myopic for PC. To address this issue, we formulate multi-hop downstream pressure grounded on Markov chain theory, which “looks deeper” into the protected region beyond perimeter intersections. In addition, we formulate a two-stage hierarchical control scheme that can leverage this novel multi-hop pressure to redistribute the total permitted inflow provided by a pre-trained deep reinforcement learning homogeneous control policy. Experimental results show that our heterogeneous PC approaches leveraging multi-hop pressure significantly outperform homogeneous PC in scenarios where the origin-destination flows are highly imbalanced with high spatial heterogeneity. Moveover, our approach is shown to be robust against turning ratio uncertainties by a sensitivity analysis.

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