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यह शोधपत्र एक सामान्य-उद्देश्य नीति सीखने पर केंद्रित है जो शहरी-स्तरीय यातायात संकेत नियंत्रण (TSC) में स्वार्थी चौराहों की विविधता और पड़ोसी चौराहों के प्रभाव पर विचार करती है। केवल स्वार्थी चौराहों की जानकारी पर विचार करने वाली मौजूदा विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए, हम सिटीलाइट मॉडल प्रस्तुत करते हैं, जिसमें एक पड़ोसी प्रभाव एनकोडर शामिल है, जो स्पष्ट रूप से पड़ोसी चौराहों के प्रभाव का मॉडल बनाता है, और एक पड़ोसी प्रभाव एग्रीगेटर, जो पड़ोसी चौराहों के बीच प्रतिस्पर्धी संबंधों पर विचार करके प्रभावों को एकत्रित करता है। सिटीलाइट विभिन्न आकारों के पाँच शहरी डेटासेट पर अपनी प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है, जिससे 11.68% का औसत थ्रूपुट सुधार और 22.59% का सामान्यीकरण प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित होता है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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हम पड़ोसी चौराहों के साथ-साथ स्वार्थी चौराहों के प्रभाव पर विचार करके शहर-स्तरीय यातायात सिग्नल नियंत्रण प्रदर्शन में सुधार करने के लिए एक नवीन विधि प्रस्तुत करते हैं।
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हम विभिन्न आकारों के शहरी डेटासेट पर इसकी प्रभावशीलता को मान्य करके अपनी सार्वभौमिक नीति की व्यावहारिकता को प्रदर्शित करते हैं।
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पड़ोसी चौराहों के बीच प्रतिस्पर्धा पर विचार करके अधिक कुशल यातायात सिग्नल नियंत्रण की संभावना का सुझाव देना।
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Limitations:
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प्रस्तावित मॉडल की कम्प्यूटेशनल लागत और मापनीयता का आगे विश्लेषण आवश्यक है।
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विभिन्न यातायात स्थितियों (जैसे दुर्घटनाएं, विशेष घटनाएं) के प्रति मॉडल की मजबूती पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
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वास्तविक शहरी वातावरण में अनुप्रयोग के लिए अतिरिक्त प्रयोगों और सत्यापन की आवश्यकता है।
