本研究比较了多智能体强化学习（MARL）与传统固定时间信号控制在交通信号优化中的效果。结果表明，MARL显著降低了平均等待时间，提高了通行能力，显示其在城市交通管理中的重要潜力。

该研究提出了基于图神经网络和生成对抗网络的多种模型，旨在提高交通信号优化、行人运动预测和交叉口安全性等方面的效率与准确性。这些方法通过捕捉交通参与者的行为和社会交互，推动智能交通系统的发展。