Це дослідження вивчає застосування федеративного навчання з підкріпленням для оптимізації транспортного потоку в міських умовах без централізації конфіденційних даних про рух. Наша запропонована структура дозволяє окремим перехрестям спільно вивчати оптимальні часи світлофорів, значно зменшуючи затори та викиди в симуляції міського масштабу, пропонуючи практичне рішення для інфраструктури розумного міста.