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。