Studi Kasus: SARSA untuk Pengendalian Lalu Lintas

Revisi sejak 30 Juli 2025 05.24 oleh Budi (bicara | kontrib) (Batch created by Azure OpenAI)
(beda) ← Revisi sebelumnya | Revisi terkini (beda) | Revisi selanjutnya → (beda)

SARSA dapat diterapkan dalam pengendalian lalu lintas untuk mengoptimalkan aliran kendaraan di persimpangan. Agen belajar mengatur lampu lalu lintas berdasarkan keadaan jalan dan pola kendaraan yang berubah-ubah.

Desain Sistem Pengendalian

Dalam studi kasus ini, setiap keadaan mewakili kondisi lalu lintas pada waktu tertentu, sedangkan aksi adalah keputusan mengenai perubahan lampu lalu lintas. Hadiah diberikan berdasarkan kelancaran arus dan minimnya kemacetan.

Proses Pembelajaran Agen

Melalui simulasi, agen SARSA menguji berbagai keputusan dan memperbarui nilai Q setiap kali menerima umpan balik dari lingkungan. Seiring waktu, agen mempelajari kebijakan yang mampu mengurangi kemacetan secara efektif.

Manfaat dan Tantangan Implementasi

Penerapan SARSA dalam pengendalian lalu lintas terbukti dapat meningkatkan efisiensi transportasi. Namun, tantangan utama terletak pada kebutuhan data real-time dan penyesuaian kebijakan dengan perubahan pola lalu lintas secara dinamis.