Analysis and Design of Information Dynamics and Information Dissemination To Realize Optimal Management of Transportation

信息动态与信息发布分析设计实现交通优化管理

• 批准号: 22500120
• 负责人: ARAI Sachiyo
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Chiba University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2010 至 2012
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22500120/
• 关键词: 知的システムアーキテクチャ; マルチエージェント; 戦略的意思決定; 強化学習; 認知モデル; 複雑ネットワーク; リスク評価; 安全システム

We have been concerned with the desirable mode of information services to control the behavior of a transportation network system. The difficulty of this problem is that optimal traffic assignment is not always satisfied with minimal travel time of each driver. Consequently, this study is an attempt to ascertain how to reconcile these two conflicting viewpoints. Most previous studies emphasized the driver's decision making processes to resolve this paradox. We specifically examined the information services side to make traffic flow desirable. First, we adopt a reinforcement learning framework to acquire a strategy for solving the paradox. Secondly, we show the criteria of information distribution to realize a desirable traffic flow through some experimentation.

我们一直关注的是控制交通网络系统行为的理想信息服务模式。该问题的难点在于最优交通分配并不总是满足每个驾驶员出行时间最小的要求。因此，本研究试图确定如何调和这两种相互冲突的观点。大多数以前的研究强调司机的决策过程，以解决这一矛盾。我们特别研究了信息服务方面，以使交通流量合乎需要。首先，我们采用强化学习框架来获得解决悖论的策略。其次，我们通过实验给出了实现理想交通流的信息分配准则。

项目成果

情報提供戦略の学習による動的な交通量配分の実現

通过学习信息提供策略实现动态流量分配

• 发表时间: 2010
• 作者: 荒井幸代;内田英明
• 通讯作者: 内田英明

逆強化学習を用いたマルチエージェント環境下でのインセンティブの推定

使用逆强化学习的多智能体环境中的激励估计

• 发表时间: 2012
• 作者: 間渕雄太;荒井幸代
• 通讯作者: 荒井幸代

Evaluation Criterion for Reconfiguration of Tile in Random Tiling

随机平铺中平铺重构的评价标准

• 发表时间: 2011
• 作者: M.Yamashita;K.Fujisawa;M.Fukuda;K.Nakata;M.Nakata;寺田暁彦・吉川慎・野上健治・大倉敬宏・鍵山恒臣;荒井幸代
• 通讯作者: 荒井幸代

社会規範学習における空間ゲームの局所性の影響

空间游戏局部性对社会规范学习的影响

• 发表时间: 2010
• 作者: 鈴木香名子;荒井幸代
• 通讯作者: 荒井幸代

Multiagent Applications with Evolutionary Computation and Biologically Inspined Technologies : Chapter7:Intelligent Tetechniques for Ubiquity and Optimization

具有进化计算和生物启发技术的多智能体应用：第七章：普遍性和优化的智能技术

• 发表时间: 2010
• 作者: 鈴木香名子;荒井幸代;鈴木香名子,荒井幸代;内田英明,荒井幸代;内田英明,荒井幸代;Sachiyo Arai (Shu-Heng Chen eds.);分担執筆:Shu-Heng Chen eds.
• 通讯作者: 分担執筆:Shu-Heng Chen eds.