Multi-Agent Reinforcement Learning revolutioniert intelligente Verkehrssysteme – umfassende Übersicht
Die Komplexität moderner Städte erfordert neue Wege, um Mobilität effizient, nachhaltig und flexibel zu gestalten. In diesem Kontext steht die Forschung zu Intelligent Transportation Systems (ITS) an vorderster Front. Ein aktuelles Survey‑Paper aus dem arXiv‑Repository liefert einen tiefgreifenden Überblick über die Anwendung von Multi‑Agent Reinforcement Learning (MARL) in ITS. Es präsentiert eine strukturierte Taxonomie, die MARL‑Ansätze nach Koordinationsmodellen und Lernalgorithmen (Value‑Based, Policy‑Based, Actor‑Critic, Kommunikations‑gestützte Frameworks) klassifiziert und damit die Vielfalt der Forschungslösungen transparent macht.
