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...
- Autores:
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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
| 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). |
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