该研究探讨了多智能体强化学习在图形环境中的挑战，提出了一种循环传递信息模型，通过节点间的信息交换创建全局图表示。研究还涉及分布式估计、隐私保护信号设计及去中心化控制，验证了算法在智能交通系统中的高效性和数据效率。

本文探讨了智能城市中的交通信号优化控制，提出了基于强化学习和深度学习的多种方法。这些方法通过动态调整信号灯，提高交通效率，显著减少车辆等待时间和排队长度。研究表明，去中心化控制策略和自适应奖励机制优于传统算法，能够更好地管理复杂交通情境。