本文探讨了利用深度强化学习优化交通系统控制策略的方法，研究了车辆微观模拟、信号控制和交通流管理，以提高交通效率和减少拥堵。通过仿真和实际数据分析，提出了多种创新策略，显示出在复杂交通环境中的优越性能。

研究者提出了一种简洁时空模型ST-MLP，用于优化智能交通系统中的交通流管理。该模型结合了时间信息、空间信息和预定义的图结构，并采用通道独立策略，提高了交通预测的准确性和计算效率。实证结果表明，ST-MLP优于其他模型，鼓励进一步探索更简洁和有效的神经网络架构。