Avaliação do desempenho do aprendizado por reforço em simulação microscópica de tráfego - Lemos, Liza Lunardi; Bazzan, Ana; Ramos, Gabriel de O. (Anais do Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e Aplicações (WESAAC), 2017)
Esse trabalho investiga uma maneira de diminuir o tempo médio de viagem dos veículos. Para isso, uma abordagem baseada em aprendizado por reforço para a escolha de rotas dos veículos foi utilizada. Cada veículo recebe um conjunto de rotas pré-computadas e antes de cada viagem o veículo deve escolher entre essas rotas. Para validar a abordagem foi utilizada uma rede em grade 3 x 3 e um modelo de simulação microscópico. Comparou-se o tempo médio de viagem global e por subpopulações. Os resultados foram comparados com diferentes configurações do algoritmo e com o método de alocação de tráfego DUA. Em todos os casos, nossa abordagem superou o DUA em termos de tempo médio de viagem na rede.