Control de flujo de tráfico espacio-temporal en autopistas utilizando aprendizaje por refuerzo multiagente distribuido
Autores: Kui, Kreimir; Ivanjko, Edouard; Vrbani, Filip; Greguri, Martin; Dusparic, Ivana
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Control de flujo de tráfico espacio-temporal en autopistas utilizando aprendizaje por refuerzo multiagente distribuido
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Límite de velocidad variable
Sistemas VSL
Diseño adaptativo
Multiagente espacial-temporal distribuido
DWL-ST-VSL
Aprendizaje por refuerzo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
Los sistemas de límite de velocidad variable (VSL) predominantes como estrategia efectiva para el control del tráfico en autopistas tienen la desventaja de que solo funcionan con zonas de VSL estáticas. Bajo condiciones de tráfico cambiantes, los sistemas de VSL con zonas de VSL estáticas pueden funcionar de manera subóptima. Por lo tanto, se requiere el diseño adaptativo de zonas de VSL en escenarios de tráfico donde las características de congestión varían ampliamente en el espacio y el tiempo.
Descripción
Los sistemas de límite de velocidad variable (VSL) predominantes como estrategia efectiva para el control del tráfico en autopistas tienen la desventaja de que solo funcionan con zonas de VSL estáticas. Bajo condiciones de tráfico cambiantes, los sistemas de VSL con zonas de VSL estáticas pueden funcionar de manera subóptima. Por lo tanto, se requiere el diseño adaptativo de zonas de VSL en escenarios de tráfico donde las características de congestión varían ampliamente en el espacio y el tiempo.