Semáforos inteligentes por medio de aprendizaje por refuerzo (2023)
Resultados obtenidos de aplicar aprendizaje por refuerzo multiagente para el control adaptativo de los semáforos en un conjunto de intersecciones, con el fin de poder reducir el tiempo de esperas de los vehículos en la vía, comparado con semáforos en tiempo fijo. Para esto, se utilizaron 4 métodos de aprendizaje por refuerzo, los cuales fueron Q-learning, SARSA, Deep Q-Network (DQN) y Proximal Policy Optimization (PPO).