Coalition Formation Games for Distributed Cooperation Among Roadside Units in Vehicular Networks
Notice bibliographique
Résumé
Vehicle-to-roadside (V2R) communications enable vehicular networks to support a wide range of applications for enhancing the efficiency of road transportation. While existing work focused on non-cooperative techniques for V2R communications between vehicles and roadside units (RSUs), this paper investigates novel cooperative strategies among the RSUs in a vehicular network. We propose a scheme whereby, through cooperation, the RSUs in a vehicular network can coordinate the classes of data being transmitted through V2R communications links to the vehicles. This scheme improves the diversity of the information circulating in the network while exploiting the underlying content-sharing vehicle-to-vehicle communication network. We model the problem as a coalition formation game with transferable utility and we propose an algorithm for forming coalitions among the RSUs. For coalition formation, each RSU can take an individual decision to join or leave a coalition, depending on its utility which accounts for the generated revenues and the costs for coalition coordination. We show that the RSUs can self-organize into a Nash-stable partition and adapt this partition to environmental changes. Simulation results show that, depending on different scenarios, coalition formation presents a performance improvement, in terms of the average payoff per RSU, ranging between 20.5% and 33.2%, relative to the non-cooperative case.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».