面向智能交通控制的鲁棒多智能体强化学习: 深度分析

这篇 ArXiv 论文探讨了分布鲁棒多智能体强化学习 (DR-MARL) 在交通控制中的应用，这是一个复杂且关键的现实世界问题。该研究可能旨在提高交通管理系统在不确定性和环境变化下的鲁棒性和适应性。

• •将 DR-MARL 应用于智能交通控制领域。
• •旨在提高不确定性下交通管理的鲁棒性。
• •可能有助于更有效和适应性更强的交通流量。