Semáforos inteligentes por medio de aprendizaje por refuerzo

Resultados obtenidos de aplicar aprendizaje por refuerzo multiagente para el control adaptativo de los semáforos en un conjunto de intersecciones, con el fin de poder reducir el tiempo de esperas de los vehículos en la vía, comparado con semáforos en tiempo fijo. Para esto, se utilizaron 4 métodos d...

Full description

Autores:
Chavez Mass, Jose David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/64455
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/64455
Palabra clave:
Aprendizaje por refuerzo
Multiagente
Control adaptativo de señales de transito
Ingeniería
Rights
openAccess
License
Attribution-NoDerivatives 4.0 Internacional
Description
Summary:Resultados obtenidos de aplicar aprendizaje por refuerzo multiagente para el control adaptativo de los semáforos en un conjunto de intersecciones, con el fin de poder reducir el tiempo de esperas de los vehículos en la vía, comparado con semáforos en tiempo fijo. Para esto, se utilizaron 4 métodos de aprendizaje por refuerzo, los cuales fueron Q-learning, SARSA, Deep Q-Network (DQN) y Proximal Policy Optimization (PPO).