Antifragile perimeter control: Anticipating and gaining from disruptions with reinforcement learning
作者: Linghang Sun, Michail A. Makridis, Alexander Genser, Cristian Axenie, Margherita Grossi, Anastasios Kouvelas
分类: eess.SY
发布日期: 2024-02-20 (更新: 2026-03-21)
备注: 38 pages, 21 figures
💡 一句话要点
提出抗脆弱边界控制以应对交通系统中的突发干扰
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 抗脆弱性 深度强化学习 交通控制 系统优化 突发干扰
📋 核心要点
- 现有交通控制策略在面对突发干扰时，往往无法保持预期的效率，导致性能显著下降。
- 本研究提出了一种结合抗脆弱性与深度强化学习的交通控制方法，以优化城市道路网络的运行。
- 实验结果显示，该算法在干扰情况下的性能提升显著，且在有限观测条件下依然有效，具有良好的鲁棒性和可转移性。
📝 摘要（中文）
交通系统的最佳运行常常受到意外干扰的影响。许多依赖数学模型的控制策略在面对现实世界的干扰时表现不佳，导致效率显著下降。本研究将抗脆弱性概念与基于学习的交通控制策略相结合，以优化城市道路网络在干扰下的运行。抗脆弱系统不仅能够承受和恢复压力，还能在逆境中蓬勃发展。通过引入由交通状态导数和冗余组成的抗脆弱模块，开发了一种深度强化学习算法，并在一个环形交通网络和真实数据的案例研究中进行了评估。结果表明，该算法在需求和供应干扰下，性能提升可达27.6%和41.9%，并在干扰下表现出较低的分布偏斜性，显示出相对的抗脆弱性。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决交通系统在突发干扰下的优化控制问题。现有方法通常依赖于数学模型，难以适应复杂的现实情况，导致效率下降。
核心思路：论文的核心思路是将抗脆弱性概念引入交通控制，通过深度强化学习算法优化交通流量管理，使系统在干扰中不仅能够恢复，还能提升性能。
技术框架：整体架构包括抗脆弱模块、交通状态导数和冗余设计，结合深度强化学习算法进行训练和评估。主要阶段包括数据收集、模型训练和性能评估。
关键创新：最重要的技术创新在于将抗脆弱性与深度强化学习相结合，使得系统能够在面对干扰时实现性能提升，这与传统依赖模型的控制方法本质上不同。
关键设计：在算法设计中，关键参数设置包括学习率、折扣因子等，损失函数采用了适应性调整策略，网络结构则基于深度神经网络，确保能够有效处理复杂的交通状态数据。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的算法在需求和供应干扰下，性能提升分别达到27.6%和41.9%。此外，在干扰情况下，该算法的分布偏斜性较低，展现出相对的抗脆弱性，且在有限观测条件下依然有效，显示出良好的鲁棒性和可转移性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括城市交通管理、智能交通系统以及其他需要应对突发事件的控制系统。其方法具有广泛的适用性，可以为各类系统提供更为灵活和高效的控制策略，未来可能在多个学科中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
The optimal operation of transportation systems is often susceptible to unexpected disruptions. Many established control strategies reliant on mathematical models can struggle with real-world disruptions, leading to significant divergence from their anticipated efficiency. This study integrates the cutting-edge concept of antifragility with learning-based traffic control strategies to optimize urban road network operations under disruptions. Antifragile systems not only withstand and recover from stressors but also thrive and enhance performance in the presence of such adversarial events. Incorporating antifragile modules composed of traffic state derivatives and redundancy, a deep reinforcement learning algorithm is developed. Subsequently, it is evaluated in a cordon-shaped transportation network and a case study with real-world data. Promising results highlight that the proposed algorithm provides: (i) superior performance achieving up to 27.6% and 41.9% performance gain over baselines under increasing demand and supply disruptions, (ii) lower distribution skewness under disruptions, demonstrating its relative antifragility against baselines, (iii) effectiveness under limited observability due to real-world data availability constraints, and (iv) the robustness and transferability to be combined with various state-of-the-art RL frameworks. The proposed antifragile methodology is generalizable and holds potential for applications beyond traffic engineering, offering integration into control systems exposed to disruptions across various disciplines.