\section{Použití zpětnovazebného učení}\label{sec:reinforcement_learning_usage}

V \cite{3_i_traff_light_c} je popsána simulace používající
zpětnovazebné učení na základě modelu popsané v \ref{sec:model_based_learning}.
Na rozdíl od ezperimentu popsaného v předchozí kapitole zde autoři zvolili
variantu, kde existují 2 druhy agentů: agent-vozidlo a agent-křižovatka. 
Agent-vozidlo má v každý časový krok následující parametry definující jeho stav,
které se ukládají v průběhu celé simulace:

\begin{itemize}
 \item $node$ - dopravní uzel, kde se právě nachází
 \item $dir$ - směr vůči tomuto uzlu
 \item $place$ - pozice ve frontě vozidel
 \item $des$ - místo, kam chce v systému dojet
\end{itemize}

Algoritmus se snaží minimalizovat celkový čas od vyjetí až po dosažení cíle.
Každý agent má ve vyjednávání právo hlasovat o nastavení dopravního uzlu,
tedy jestli bude v průjezdném nebo uzavřeném stavu. Pro každý uzel $node$ a směr $dir$ je to
tedy akce $g$ - na uzlu $node$, kde se vozidlo nachází ve směru $dir$, svítí červená - uzel je v tomto směru neprůjezdný, 
a akce $g$ - uzel je v tomto směru průjezdný.
Funkce definované v \ref{sec:dynamic_programming} se tedy zapisují ve tvarech
$$ Q([node, dir, place, des], a) $$ $$ V([node, dir, place, des]) $$
kde $a \in \{r,g\}$. Optimální akce se v \cite{3_i_traff_light_c} volí
podle maxima sumy z 
$$ Q([node, dir, place, des], r) - Q([node, dir, place, des], g) $$ 
přes všechny vozidla ovlivněná frontou u daného uzlu. Komunikace je zde tedy omezena pouze na výměnu
hodnot $Q$.\\


 
