Data-Driven Optimization of Multi-Agent Reinforcement Learning Frameworks in Urban Traffic Management
Keywords:
Multi-Agent Reinforcement Learning, Urban Traffic Management, Intelligent Transportation Systems, Real-Time Data Integration, Traffic Flow Optimization, Computational Science, Adaptive Control, Smart CitiesAbstract
This study investigates the integration of data-driven methods and multi-agent reinforcement learning (MARL) frameworks to enhance urban traffic management systems. The research employs a case study methodology focused on a mid-sized city, utilizing real-time traffic data to model traffic flow and agent behaviors. We present a novel MARL algorithm tailored for traffic signal control, demonstrating significant improvements in traffic throughput and reduction of congestion during peak hours. Our findings reveal that the proposed approach outperforms traditional traffic management techniques, showcasing the potential for intelligent traffic systems in modern urban planning. This work contributes to the broader field of computational science by providing insights into the intersection of AI and urban infrastructure.
References
Semeniuk, V. V. (2025). OPTIMIZATION OF LOCAL DEVELOPMENT PROCESS USING DOCKER PHP IMAGE THAT COMES WITH A FULL SET OF TOOLS OUT OF THE BOX: DATABASE AND INTERNATIONALIZATION EXTENSIONS. ВЧЕНІ ЗАПИСКИ, 12025226.
Arkabaev, N., Rahimov, E., Abdullaev, A., Padmanaban, H., & Salmanov, V. (2025). Modelling and analysis of optimization algorithms. Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi, 9(1), 161-177.
Искендерзаде, Э. Б. О., Рагимов, Э. Р. О., & Джейхун, Р. (2024). НОВЫЕ КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ ЭМИССИИ С И СО2 В ВОЗДУХ АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ. Природные системы и ресурсы, 14(2), 47-54.
Рагимов, Э. Р. О. (2012). Методология оптимальной идентификации расположения программных единиц в комплексе безопасных программ, реализующих систему защиты информации корпоративной сети. Вопросы защиты информации, (1), 51-57.
Рагимов, Э. Р. (2011). Роль программных комплексов в управлении безопасностью корпоративной информационной системы. Телекоммуникации, (12), 4-7.
Rasif, R. E. (2010). BASE PRINCIPAL OF MANAGING OF NETWORK SOFTWARE SECURITY BY VULNERABILITIES DETERMINATION MODEL. Computer Science & Telecommunications, 28(5).
Рагимов, Э. Р. (2010). Выявление уязвимостей и выбоp пpогpаммного обеспечения для системы защиты инфоpмации коpпоpативных сетей. Телекоммуникации, (1), 46-48.
Алгулиев, P. М., & Pагимов, Э. P. (2006). Синтез аpхитектуpы защищенной коpпоpативной сети. Телекоммуникации, (2), 19-23.
Рагимов, Э. Р. (2005). КЛАССИФИКАЦИЯ УГРОЗ ПО СЕРВИСАМ БЕЗОПАСНОСТИ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ. Информационное противодействие угрозам терроризма, (5), 87-92.
Рагимов, Э. Р. (2011). Модель идентификации безотказной работы программных средств в корпоративных сетях. Телекоммуникации, (2), 2-5.
D. Satyanarayana, Sathyashree “A Three Level Architecture for Wireless Communication using LiFi”, in Recent Advances in Information and Communication Technology, Vol: 566, pp: 212- 221, Springer International Publishing, 2018 book. Print ISBN: 978-3-319-60662-0; Electronic ISBN: 978-3-319-60663-7; Book Series.
Satyanarayana, D. and Rao, S. V. (2011), “Fault-tolerant spanners for ad hoc networks” International Journal of Network Management, Vol: 22, Issue: 4, Pages: 311-329, July-2012, Wiley Publishers. https://doi.org/10.1002/nem.807
D. Satyanarayana, Sathyashree. S “Mobility Management in Voronoi based Cell Structure for Wireless networks”, IEEE proceedings for the International Conferences on Currents trends in Information Technology (CTIT), Pages: 204-208, Dubai, December-2013. DOI: 10.1109/CTIT.2013.6749504; INSPEC Accession Number: 14131032
