研究人员开发了一种用于嘈杂且不可预测的物联网环境交通信号管理的主动推理控制器。该控制器通过最小化预期的自由能来动态选择信号相位，提供可追溯的决策过程。在交通模拟器中进行基准测试，在噪声和非平稳性增加的情况下，主动推理控制器在空闲时间和二氧化碳排放量方面优于基于规则的启发式方法和深度 Q 网络 (DQN)。 AI
影响 这项研究展示了一种新颖的人工智能方法，用于提高复杂城市环境中的交通信号效率并减少排放。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍用于交通信号控制的新的人工智能方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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