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:
-
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
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- openAccess
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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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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).En este documento se muestra los 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). Dichos algoritmos de aprendizaje se implementaron en python y se simularon en el software SUMO. Arrojando una eficiencia del 35.79 %, 51.63 %, 63.40% y 63.49% respectivamente, comparado con tiempos fijos.Ingeniero ElectrónicoPregrado18 paginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería ElectrónicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaSemáforos inteligentes por medio de aprendizaje por refuerzoTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPAprendizaje por refuerzoMultiagenteControl adaptativo de señales de transitoIngenieríaGarcía, M. (2022, 3 marzo). Trafico en Bogotá: ¿Cuanto tiempo pierden los ciudadanos en trancones? El Tiempo. https://www.eltiempo.com/colombia/otras-ciudades/en- bogota-cuanto-tiempo-pierden-los-ciudadanos-en-trancones-649613Medidas de Control del Tránsito. (s/f). Piarc.org. Recuperado el 2 de agosto de 2022, de https://rno-its.piarc.org/es/control-de-la-red-gestion-del-transito/medidas-de-control- del-transitoHiguera Arias. (2016). Control de intersecciones semaforizadas aplicando aprendizaje por refuerzo multiagente. Uniandes.Loarte, R., Quizhpe, B., Arias, H. P. P. (2015). Desarrollo y simulación de un sistema multiagente para la comunicación de semáforos para encontrar la ruta ´optima mediante grafos. Revista Tecnológica-ESPOL, 28(1).Battolla, T. F., Fuentes, S., Illi, J. I., Nacht, J., Falco, M., Pezzuchi, G., Robiolo, G. (2018, September). Sistema dinámico y adaptativo para el control del trafico de una intersección de calles: modelación y simulación de un sistema multiagente. In Simposio Argentino de Inteligencia Artificial (ASAI)-Jornadas Argentinas de Informática, Universidad de Palermo.Gandhi, M. (2022, 1 enero). Traffic Intersection Simulation using Pygame, Part 1. Medium. Recuperado 12 de octubre de 2022, de https://towardsdatascience.com/traffic-intersection-simulation-using-pygame-689d6bd7687aAusin, M. S. (2022, 30 marzo). Aprendizaje por refuerzo. DQN: Q-Learning con redes neuronales. Medium. https://markelsanz14.medium.com/introducci%%B3n-al-aprendizaje-por-refuerzo-parte-3-q-learning-con-redes-neuronales-algoritmo-dqn-bfe02b37017fHeeswijk, W. van, PhD. (2022, 29 noviembre). Proximal Policy Optimization (PPO) Explained - Towards Data Science. Medium. https://towardsdatascience.com/proximal-policy-optimization-ppo-explained-abed1952457bHorcajada Jiménez, D. (2021). 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