37、智能城市中的强化学习应用：交通控制、电网辅助服务与网络攻击检测

智能城市中的强化学习应用：交通控制、电网辅助服务与网络攻击检测

1. 交通灯控制优化车辆流量

使用 RLlib 解决交通控制问题，需要借助其多智能体接口，具体操作步骤如下：
1. 在 RLlib 中使用名称和环境创建函数注册环境。
2. 定义要训练的策略名称，这里只有一个策略“tlight”。
3. 定义一个函数，为 RLlib 训练器生成策略所需的参数。
4. 定义一个函数，将智能体映射到策略，由于所有智能体都映射到相同策略，此步骤较为简单。

以下是实现上述步骤的代码：

create_env, env_name = make_create_env(params=flow_params, 
                                       version=0)
register_env(env_name, create_env)
test_env = create_env()
obs_space = test_env.observation_space
act_space = test_env.action_space
def gen_policy():
    return PPOTFPolicy, obs_space, act_space, {}
def policy_mapping_fn(_):
    return 'tlight'
policy_graphs = {'tlight': gen_policy()}
policies_to_train = ['tlight']

定义完成后，需要将这些函数和列表