Durch ein zunehmendes Verkehrsaufkommen wächst die Notwendigkeit den Verkehr in irgendeiner Form "intelligent" zu organisieren. In diesem Kontext sind die sogenannten Intelligent Transportation Systems (ITS) in den Fokus der Forschung gerückt. Diese Systeme zielen in der Regel auf die dynamische Optimierung der Routenwahlen von Verkehrsteilnehmern ab und sollen dadurch die Effizienz des Verkehrs verbessern. Grundsätzlich kann die Vorstellung einer optimalen Routenwahl in eine von zwei Kategorien eingeteilt werden: das Nash Gleichgewicht und die systemoptimale Routenwahl. Während Nash Gleichgewichte vergleichsweise einfach erzielt werden können-beispielsweise dadurch, dass jeder Fahrer seine Route egoistisch optimiert-ist das Erreichen des Systemoptimums ungleich schwerer. Dieses setzt nämlich voraus, dass alle Fahrer miteinander kooperieren und gemeinsam eine Lösung finden, von der die Gesamtheit als solche profitiert. In dieser Dissertation diskutieren wir das Design eines dezentralisierten ITS, welches in der Lage ist, eine systemoptimale Routenzuweisung im Straßennetzwerk zu approximieren, so dass die Fahrzeuge den price of anarchy nicht mehr in voller Höhe bezahlen müssen. Der besondere Fokus liegt hierbei auf der Anwendbarkeit des Ansatzes in realistischen Umgebungen, in denen eine Vielzahl von Schwierigkeiten zu erwarten ist. Dies beinhaltet beispielsweise eine unvollständige oder inkorrekte Sicht auf die aktuelle Verkehrssituation, das Fehlen von Wissen über Fahrzeuge, die erst in der Zukunft das Straßennetz betreten sowie ein nicht perfekter oder ressourcenlimitierter Kommunikationskanal.


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    Titel :

    A distributed evolutionary approach to cooperative vehicular traffic optimization


    Beteiligte:
    Cagara, Daniel (Autor:in) / Humboldt-Universität Zu Berlin (Gastgebende Institution)

    Erscheinungsdatum :

    2017



    Medientyp :

    Sonstige


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch






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