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OverFlowLight 是一个实时框架，通过利用多模态感知检测排队溢出，并借助基于规则与强化学习（RL）的混合控制器插入专用溢出相位，从而预防交通阻塞。该系统已在 43 个交叉口部署，将溢出事件减少 60.4%，并将网络吞吐量提升 18.2%。
本文提出了一种用于噪声物联网环境中自适应交通信号控制的主动推理控制器，在传感器遮挡和恶劣天气条件下，空闲时间和CO2排放均优于DQN。
本文介绍了 OracleTSC，该方法利用 Oracle 信息奖励门槛和不确定性正则化来稳定大语言模型（LLMs）在交通信号控制中的强化微调。实验表明，该方法在使用 LLaMA-3-8B 模型的同时保持了可解释性，并在 LibSignal 基准测试中显著提升了交通流量指标。