Авторы представляют Enactor, ориентированную на акторов генеративную модель, предназначенную для микросимуляции в замкнутом цикле на перекрестках со светофорами. В отличие от традиционных симуляторов, опирающихся на вручную созданные правила или предсказатели с коротким горизонтом, Enactor фокусируется на динамике транспортных средств, рассматривая пешеходов как контекстные влияния. Архитектура кодирует динамических акторов и полилинии полос в полярных координатах относительно центра перекрестка. Трансформер с отдельными блоками пространственного и временного внимания предсказывает распределение параметров движения каждого актора на следующем шаге. Обучение использует замкнутую учебную программу, подвергая модель ее собственным предсказаниям для обеспечения стабильности во время симуляции. Оценка на двух геометриях перекрестков показывает, что Enactor восстанавливает распределения генератора данных SUMO с значительно меньшей расхождением Кульбака-Лейблера (KL) по сравнению с базовыми моделями на основе трансформеров. Модель также сокращает нарушения правил проезда на красный свет более чем на порядок величины и превосходит базовые модели с постоянной скоростью на реальных полевых данных.