Si. Una combinación de aprendizaje de refuerzo y aprendizaje automático sería una forma de resolver este problema. Desea una política que asigne el estado del tráfico (donde están los automóviles) a la configuración del semáforo.
RL:
Construiría un simulador de tráfico, que podría tomar un estado de tráfico (supongo que cada entidad tiene un destino asignado) y una configuración de semáforo, y evaluar la configuración del semáforo en función de alguna métrica (como minimizar el tiempo promedio de espera del automóvil).
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Después de aplicar esto en muchos estados de tráfico para cada configuración de semáforo, puede encontrar la configuración de semáforo que, en promedio, es más efectiva para cada estado de tráfico. El muestreo aleatorio de los estados de tráfico podría lograrse con el muestreo MCMC, utilizando datos de tráfico promedio como una distribución estacionaria.
ML:
El ML llega ya que una política de tráfico no podría asignar cada estado de tráfico a una determinada configuración (donde una acción dicta qué luces son verdes y rojas): el estado del tráfico es un espacio continuo de alta dimensión, al igual que la configuración de la luz. Necesitaría alguna función que generalice los resultados de sus simulaciones. Entonces, la política sería en forma de algún modelo de ML, probablemente una red neuronal.
En resumen, construiría un simulador y usaría RL para crear puntos de datos, luego usaría ML para encontrar una función que explique los datos. En cierto modo, este enfoque es paralelo a AlphaGo y otras IA de juegos.
