该文章介绍了一个用于管理交通基础设施系统的多智能体深度强化学习框架，通过解决不确定性、风险和资源有限性的问题，优化了交通基础设施的管理。该框架在美国弗吉尼亚州的一个交通网络应用中展示了优越的性能，通过开发一种名为DDMAC-CTDE的方法，提供了近乎最优的解决方案。
越来越多的城市居民和领导者呼吁建设友好的自行车城市，提供安全的道路和行车道。自行车使用量增加，但对城市影响仍存在疑问。研究表明，减少私家车使用，转而使用自行车将影响城市环境和经济。城市领导者需提高微型交通工具的安全性，促进居民转变出行方式。
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