Large-scale human behavior data collection based on real-time challenge balancing and distributed constraint optimization

基于实时挑战平衡和分布式约束优化的大规模人类行为数据采集

• 批准号: 25540092
• 负责人: Prendinger Helmut
• 金额: $ 2.41万
• 依托单位: National Institute of Informatics
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
• 财政年份: 2013
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2013-04-01 至 2016-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-25540092/
• 关键词: 環境配慮型運転トレーニング; 最適化された難易度調整; 分配型制限最適化問題（DCOP）; リアルタイム難易度調整; オフライン学習; オンライン学習; エコドライブ難易度生成; IntelligentDriverModels; ヒューマンコンピュータイントラクション; ヒューマンコンピュータィントラクション

项目成果

Extending Real-time Challenge Balancing to Multiplayer Games: A Study on Eco-Driving

将实时挑战平衡扩展到多人游戏：环保驾驶研究

• DOI: 10.1109/tciaig.2014.2364258
• 发表时间: 2014
• 期刊: IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games
• 作者: H. Prendinger;K. Puntumapon;and M. Madruga
• 通讯作者: and M. Madruga

iCO2: Multi-user eco-driving training environment based on distributed constraint optimization

iCO2：基于分布式约束优化的多用户生态驾驶训练环境

• 发表时间: 2013
• 作者: Shinichi Mori;Akira Sato;Kenichi Yoshida;Marconi Madruga and Helmut Prendinger
• 通讯作者: Marconi Madruga and Helmut Prendinger