A Novel On-Ramp Merging Strategy for Connected and Automated Vehicles Based on Game Theory
Notice bibliographique
Résumé
Connected and automated vehicles (CAVs) have attracted much attention of researchers because of its potential to improve both transportation network efficiency and safety through control algorithms and reduce fuel consumption. However, vehicle merging at intersection is one of the main factors that lead to congestion and extra fuel consumption. In this paper, we focused on the scenario of on-ramp merging of CAVs, proposed a centralized approach based on game theory to control the process of on-ramp merging for all agents without any collisions, and optimized the overall fuel consumption and total travel time. For the framework of the game, benefit, loss, and rules are three basic components, and in our model, benefit is the priority of passing the merging point, represented via the merging sequence (MS), loss is the cost of fuel consumption and the total travel time, and the game rules are designed in accordance with traffic density, fairness, and wholeness. Each rule has a different degree of importance, and to get the optimal weight of each rule, we formulate the problem as a double-objective optimization problem and obtain the results by searching the feasible Pareto solutions. As to the assignment of merging sequence, we evaluate each competitor from three aspects by giving scores and multiplying the corresponding weight and the agent with the higher score gets comparatively smaller MS, i.e., the priority of passing the intersection. The simulations and comparisons are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Moreover, the proposed method improved the fuel economy and saved the travel time.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».