在快速发展的都市交通系统中，海量出行需求与动态路网环境对交通分配提出了前所未有的挑战。得益于能够模拟自适应路径选择、且无需明确的系统动力学模型，多智能体强化学习在近年来表现突出，逐渐成为解决交通分配问题的潜力方法。然而，当面对大规模网络与动态流量环境时，现有多智能体强化学习方案仍难以同时兼顾计算效率、模型可扩展性与训练收敛的可靠性。
基于这些挑战，**瑞典皇家理工学院马振良教授联合蒙纳士大学、慕尼黑工业大学、东南大学及东京电气通信大学研究团队，创新提出了MARL-OD-DA框架（Multi-Agent Reinforcement Learning with Origin-Destination & Dirichlet-based Action）。**该框架通过重新定义强化学习智能体、采用连续单纯形动作空间、引入 Dirichlet 策略与稀疏化机制，显著提升了多智能体交通分配模型的可扩展性与可靠性。
研究团队围绕大规模交通分配的核心挑战，做出了以下关键贡献：
可扩展性突破：现有强化学习方法将每个出行者定义为智能体，导致智能体数量随出行者数量增长。MARL-OD-DA 将智能体重新设计为起讫对路由智能体（OD Pair Router），使得智能体数量减少两个数量级，使 MARL 首次可用于>400节点规模的城市路网，同时适用于动态的OD需求。
可靠性突破：该框架提出了基于迪利克雷分布的路径分布的连续单纯形动作空间，结合稀疏化机制以及基于相对间隙（Relative Gap）的奖励设计，显著提升了多智能体交通分配模型的收敛速度与收敛质量。
实验验证：在三座城市交通网络（OW、SiouxFalls、Anaheim）上的实验结果显示MARL-OD-DA 在可扩展性、鲁棒性、求解精度方面均大幅领先现有方法。训练完成的智能体在部署阶段仅需10次迭代即可获得高质量解。
MARL-OD-DA不仅突破了多智能体强化学习在交通分配领域长期存在的可扩展性瓶颈，更通过创新的动作建模与奖励设计，使其在真实城市级交通系统中具备可部署性。该研究为智能交通系统中诸如实时路径诱导、共享出行服务、城市交通策略评估等应用提供了强大技术支撑。未来研究方向包括将框架拓展至更细粒度的交通网络仿真（如动态交通分配、SUMO），并融合真实道路数据，推动城市级部署落地。
MARL-OD-DA系统框架
三座城市网络规模与智能体数量对比图
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