Multiagent‑Lernsystem für Verkehrssteuerung erreicht stabile Konvergenz
In schnell wachsenden Städten wie Bangalore verschärft die zunehmende Urbanisierung die Verkehrsbelastung und macht ein effizientes Verkehrssignalsteuerungssystem (TSC) unerlässlich. Multi‑Agent Reinforcement Learning (MARL) hat sich dabei als vielversprechende Lösung etabliert, indem jedes Ampelsignal als eigenständiger Agent mit Q‑Learning agiert.
