arXiv · Multiagent Systems· Lu Liu, Chi Xie, Xi Xiong·2026-10-12 12:00· 2 小时前AI 评分17

基于物理信息世界模型的离线多智能体强化学习用于协同混合交通控制

Offline Multi-Agent Reinforcement Learning with a Physics-Informed World Model for Cooperative Mixed Traffic Control

AI 导读

该研究提出一种基于物理信息世界模型的离线多智能体强化学习框架，从本地 CAV 观测-动作历史重建可解释的全球交通状态，并以宏观-微观耦合交通动力学提供物理监督。