LARGE LANGUAGE MODELS AS TRAFFIC SIGNAL CONTROL AGENTS: CAPACITY AND OPPORTUNITY_llmlight: large language models as traffic signal -优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/135862329

本文提出LLMLight框架，利用大型语言模型进行交通信号控制，实现高效交通管理。LLMLight结合任务描述、交通状况和先验知识，通过LLM的推理能力选择最佳信号相位，展示出优秀的泛化、可解释性和零样本推理能力。在多个真实世界数据集上，LLMLight取得SOTA或竞争性结果，并提出了未来研究方向，包括LLM与RL的结合、多交叉口控制及专业交通管理LLM的发展。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文是LLM系列文章，针对《LARGE LANGUAGE MODELS AS TRAFFIC SIGNAL CONTROL AGENTS: CAPACITY AND OPPORTUNITY》的翻译。

摘要

交通信号控制对于通过调节红绿灯相位来优化道路网络的效率至关重要。现有的研究主要集中在基于启发式或强化学习（RL）的方法上，这些方法往往缺乏在不同交通场景中的可转移性，并且具有较差的可解释性。本文介绍了一种利用大型语言模型（LLM）执行交通信号控制任务的新方法LLMLight。通过利用LLM令人印象深刻的泛化和零样本推理能力，LLMLight执行了一个人性化的决策过程，以实现高效的交通管理。具体来说，该框架首先将任务描述、当前交通状况和先验知识组合到提示中。随后，我们利用LLM的思想链（CoT）推理能力来识别下一个交通信号相位，确保道路网络的最佳效率。LLMLight在五个真实世界的流量数据集上实现了最先进的（SOTA）或有竞争力的结果。值得注意的是，LLMLight展示了非凡的泛化、可解释性和零样本推理能力，即使没有接受过任何运输管理任务的训练。

1 引言

2 前言

3 交通信号控制

4 实验

5 相关工作

6 结论和开放问题

结论：在本研究中，我们介绍了LLMLight，这是一种利用大型语言模型（LLM）作为交通信号控制代理的新框架。通过指示LLM对当前交通状况进行类似人类的逐步分析，智能控制代理可以明智地选择最佳信号相位，从而提高道路网络的整体效率。通过在五个真实世界的交通数据集上进行的综合实验，我们展示了与之前的研究相比，我们提出的框架的优越性。
悬而未决的问题：我们的研究结果还揭示了未来研究的几个有希望的研究点：
1） LLM增强的RL：我们的实验表明，LLM可以通过在自然语言水平上有效利用有用的信息来处理交通信号控制任务。对这一方面的进一步探索可以有效地将LLM作为支持工具集成到基于RL的交通管理任务中，如特征工程和奖励功能构建。
2） 多交叉口交通信号控制：需要注意的是，我们的研究没有考虑多智能体的相互作用。该方向的进一步进展包括探索多交叉口交通信号控制场景中的合作，包括相邻交叉口之间的代理通信和其他代理的行为预测。这种整合可以带来更有效的全球交通流协调。
3） 基于LLM代理的自动交通信号控制：我们的实验揭示了现有LLM的局限性，因为它们缺乏交通信号控制任务的专业知识。这一见解强调了未来研究开发具有交通管理领域特定专业知识的智能交通导向LLM的潜力。此外，LLM代理可以配备各种外部API（如计算器、天气、交通传感器等）。这种集成使代理能够自主感知、分析和控制交通动态，为实现完全无人化和智能化的交通管理系统铺平了道路。